import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库（如果不存在则在当前目录创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 创建一个表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks
               (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
 
# 插入一条记录
cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2020-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")
 
# 查询记录
cursor.execute('SELECT * FROM stocks ORDER BY price, qty')
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
 
# 关闭连接
conn.commit()
conn.close()

这段代码演示了如何在Python中使用sqlite3库来连接SQLite数据库、创建表格、插入数据和查询数据。代码简洁明了，并包含了错误处理和代码格式规范。

在本地部署通义千问 1.5 (PyTorch) 的步骤大致如下：

1. 确保你的计算机上安装了以下软件和库：

   • Python (建议使用 3.10.x 版本)
   • PyTorch (建议使用 1.13.0 版本)
   • 其他依赖库（如 transformers, numpy 等）
2. 从通义千问官方仓库或者通过合作伙伴获取模型权重和相关文件。

3. 使用以下命令安装所需的 Python 库：

   
   
   
   pip install -r requirements.txt

4. 根据通义千问的部署文档配置相关参数，并运行本地服务器。

5. 使用示例代码进行测试：

   
   
   
   from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
   import torch
    
   # 加载模型和tokenizer
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("PATH_TO_MODEL/")
   model = AutoModel.from_pretrained("PATH_TO_MODEL/").half().cuda()
    
   # 示例输入
   input_text = "你好，世界！"
   inputs = tokenizer([input_text], return_tensors="pt", padding=True)
    
   # 生成输出
   outputs = model.generate(**inputs)
   print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))

请注意，你需要将 PATH_TO_MODEL/ 替换为你的模型权重实际所在的路径。

由于通义千问的部署细节和具体代码可能会随着项目的更新而变化，因此建议你直接参考通义千问官方提供的最新部署文档和代码示例。

报错解释：

这个错误表明你尝试直接实例化一个接口（在这个例子中是org.springframework.context.ApplicationListener接口），而在Java中接口是不能直接实例化的。接口定义了一些方法，但它们没有提供实现，因此不能创建实例。

解决方法：

要解决这个问题，你需要创建一个实现了ApplicationListener接口的类，并提供这些方法的具体实现。然后，你可以实例化这个类，并将其注册到Spring的应用上下文中去。

以下是一个简单的示例：

import org.springframework.context.ApplicationListener;
import org.springframework.context.event.ContextRefreshedEvent;
 
public class MyApplicationListener implements ApplicationListener<ContextRefreshedEvent> {
    @Override
    public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent event) {
        // 在这里实现你的逻辑
    }
}

然后，你需要在Spring配置中注册这个类，以便Spring能够在应用上下文启动时创建并注册这个监听器。

<!-- 在Spring配置文件中注册监听器 -->
<bean id="myApplicationListener" class="com.yourpackage.MyApplicationListener" />

或者如果你使用Java配置：

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class AppConfig {
 
    @Bean
    public MyApplicationListener myApplicationListener() {
        return new MyApplicationListener();
    }
}

确保你的类路径中包含了这个MyApplicationListener类，并且Spring能够扫描到它。这样，当Spring应用上下文启动时，它会实例化MyApplicationListener并注册它来监听特定的事件。

报错信息提示为“java: 无法访问org.springframework.web.WebApplicationInitializer 找不到org.sp...”，这通常意味着编译器在尝试编译一个使用了Spring框架的Java项目时，无法找到相关的类。这通常是因为缺少了Spring的依赖库或者依赖没有正确导入项目中。

解决方法：

1. 确认是否在项目的依赖管理文件中（如pom.xml或build.gradle）已经添加了Spring Web的依赖。

对于Maven项目，在pom.xml中添加：

<dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-web</artifactId>
    <version>你的Spring版本</version>
</dependency>

对于Gradle项目，在build.gradle中添加：

dependencies {
    implementation 'org.springframework:spring-web:你的Spring版本'
}

2. 确保你的IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）已经正确地从仓库下载了依赖并将其添加到了项目的类路径中。

3. 如果你已经确保依赖存在并且IDE也已正确导入，尝试执行以下操作：

   • 清理并重新构建项目。
   • 刷新项目依赖。
   • 重启IDE。
4. 如果使用的是IDE，可以尝试使用其提供的依赖管理工具来添加缺失的依赖。
5. 检查是否有任何网络问题导致依赖无法正确下载。
6. 如果是多模块项目，确保WebApplicationInitializer类所在的模块被正确地依赖。

以上步骤应该能够解决大多数“找不到org.sp...”的问题。如果问题依然存在，可能需要检查是否有其他潜在的配置问题或依赖冲突。

Redis可以通过发布/订阅模式实现消息队列，同时可以通过KEYS命令和notify-keyspace-events配置来监控key的变化。

发布订阅示例：

import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 发布消息
channel = 'my_channel'
message = 'Hello, World!'
r.publish(channel, message)
 
# 订阅消息
def callback(message):
    print(f"Received: {message['data']}")
 
# 创建一个新的订阅对象
pubsub = r.pubsub()
pubsub.subscribe(**{channel: callback})
pubsub.run_in_thread()

监控key示例：

首先，确保Redis配置了合适的notify-keyspace-events。例如，如果你想监控所有类型的key事件，可以在Redis配置文件中设置：

notify-keyspace-events KEA

然后，你可以使用psubscribe方法来监听所有键空间通知：

import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 创建一个新的订阅对象
pubsub = r.pubsub()
pubsub.psubscribe('__keyspace@0__:*')
 
# 处理接收到的通知
for message in pubsub.listen():
    if message['type'] == 'pmessage':
        print(f"Key event: {message['data']}")

在这个例子中，__keyspace@0__:*表示监听数据库0中所有key的事件。当key被修改、删除时，会打印出相应的事件。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
 
@RestController
@RequestMapping("/admin/books")
public class BookAdminController {
 
    private final BookService bookService;
 
    @Autowired
    public BookAdminController(BookService bookService) {
        this.bookService = bookService;
    }
 
    // 获取所有图书信息
    @GetMapping
    public List<Book> getAllBooks() {
        return bookService.findAll();
    }
 
    // 根据ID获取图书详情
    @GetMapping("/{id}")
    public Book getBookById(@PathVariable("id") Long id) {
        return bookService.findById(id);
    }
 
    // 新增图书
    @PostMapping
    public Book addBook(@RequestBody Book book) {
        return bookService.save(book);
    }
 
    // 更新图书信息
    @PutMapping("/{id}")
    public Book updateBook(@PathVariable("id") Long id, @RequestBody Book book) {
        book.setId(id);
        return bookService.save(book);
    }
 
    // 删除图书
    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deleteBook(@PathVariable("id") Long id) {
        bookService.deleteById(id);
    }
}

在这个代码实例中，我们定义了一个BookAdminController类，它提供了基于Spring Boot的RESTful API来管理图书信息。这些API操作包括获取所有图书、根据ID获取图书、新增图书、更新图书以及删除图书。每个操作都通过Spring的@RequestMapping、@GetMapping、@PostMapping、@PutMapping和@DeleteMapping注解来映射HTTP请求到对应的处理方法。这些方法使用BookService来实现具体的业务逻辑。

import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
public class AuthGlobalFilter implements GlobalFilter {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 从请求中获取token
        String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Token");
 
        // 验证token的逻辑（示例中简化为是否存在）
        if (token == null || token.isEmpty()) {
            // 如果token不存在，返回未授权的响应
            ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
            response.setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
            response.getHeaders().set("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8");
            String errorMsg = "{\"code\":\"401\",\"message\":\"未授权访问!\"}";
            DataBufferUtils.write(response.bufferFactory().wrap(errorMsg.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)), response.getBody());
            return response.setComplete();
        }
 
        // 如果token验证通过，继续执行后续过滤器链
        return chain.filter(exchange);
    }
}

这段代码定义了一个全局过滤器，用于检查请求中是否包含Token。如果Token不存在，则会返回未授权的HTTP响应。这个简化的例子演示了如何在网关中实现基本的JWT验证，而在实际应用中，你需要使用JWT库来解析和验证token的合法性。

在PostgreSQL中，创建一个包含自增ID、权限字段和时间戳的表可以使用以下SQL语句：

CREATE TABLE example_table (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    permission VARCHAR(50) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

在这个例子中：

• id 是一个自增的序列（SERIAL），作为主键。
• permission 是一个存储权限名称的VARCHAR字段，不能为空。
• created_at 是一个TIMESTAMP字段，会自动记录行被插入时的时间。

请注意，PostgreSQL中没有直接的TIMESTAMP WITH TIME ZONE类型，但是可以使用timestamp类型加上时区设置来达到相似的效果。

如果你的PostgreSQL版本不支持SERIAL关键字，你可以使用CREATE SEQUENCE来创建序列，并使用nextval和currval函数来获取序列的下一个值和当前值。

CREATE SEQUENCE example_table_id_seq;
 
CREATE TABLE example_table (
    id INT PRIMARY KEY DEFAULT nextval('example_table_id_seq'),
    permission VARCHAR(50) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

在这个例子中，我们创建了一个序列example_table_id_seq，并在表的id字段中使用它来自动生成唯一的ID。

在Django中，数据库连接是通过项目的settings.py文件中的DATABASES配置项来设置的。以下是一个使用SQLite作为数据库的配置示例：

# settings.py
 
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': BASE_DIR / 'db.sqlite3',
    }
}

如果你想使用其他数据库，比如PostgreSQL或MySQL，你需要安装相应的数据库驱动（如psycopg2或mysqlclient），并更新DATABASES配置，如下所示：

PostgreSQL示例:

# settings.py
 
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql',
        'NAME': 'mydatabase',
        'USER': 'mydatabaseuser',
        'PASSWORD': 'mypassword',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '5432',
    }
}

MySQL示例:

# settings.py
 
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'mydatabase',
        'USER': 'mydatabaseuser',
        'PASSWORD': 'mypassword',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '3306',
    }
}

确保在你的环境中安装了相应的数据库驱动，并且Django的django.db模块可以导入对应的数据库后端。如果你遇到任何连接问题，检查数据库服务是否正在运行，以及配置中的凭据是否正确。

Spring Boot 集成七牛云 OSS 主要涉及配置和使用 com.qiniu.storage.Configuration、com.qiniu.storage.Region、com.qiniu.util.Auth 等类。以下是一个基本的集成示例：

1. 添加 Maven 依赖：

<dependency>
    <groupId>com.qiniu</groupId>
    <artifactId>qiniu-java-sdk</artifactId>
    <version>[最新版本]</version>
</dependency>

2. 配置 application.properties：

# 七牛云配置
qiniu.access-key=你的AccessKey
qiniu.secret-key=你的SecretKey
qiniu.bucket=你的存储空间名称
qiniu.base-url=http://图片服务器域名

3. 创建配置类：

import com.qiniu.storage.Configuration;
import com.qiniu.storage.Region;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class QiniuConfig {
 
    @Value("${qiniu.access-key}")
    private String accessKey;
 
    @Value("${qiniu.secret-key}")
    private String secretKey;
 
    @Value("${qiniu.bucket}")
    private String bucket;
 
    @Value("${qiniu.base-url}")
    private String baseUrl;
 
    @Bean
    public Configuration configuration() {
        return new Configuration(Region.region2());
    }
 
    // ... 其他需要的Bean
}

4. 创建服务类：

import com.qiniu.http.Response;
import com.qiniu.storage.UploadManager;
import com.qiniu.util.Auth;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
 
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
@Service
public class QiniuService {
 
    @Autowired
    private UploadManager uploadManager;
 
    @Autowired
    private Auth auth;
 
    @Value("${qiniu.bucket}")
    private String bucket;
 
    @Value("${qiniu.base-url}")
    private String baseUrl;
 
    public String upload(MultipartFile file) throws IOException {
        final String token = auth.uploadToken(bucket);
        try {
            Response response = uploadManager.put(file.getInputStream(), null, token, null, null);
            // 解析