由于文心一言AI大模型目前还不支持直接编写代码，我们可以用一个示例代码来模拟获取华为分布式块存储REST接口的实时数据。

# 假设我们有一个函数来模拟获取华为分布式块存储REST接口的实时数据
def get_huawei_distributed_block_storage_realtime_data(api_endpoint, api_key):
    # 这里应该是实际发送请求并处理响应的代码
    # 由于文心一言不支持实际发送请求，我们模拟返回一些数据
    return {
        "status": "success",
        "data": {
            "latency": 100,
            "iops": 500,
            "throughput": 100 * 1024 * 1024,  # 假设100MB/s的吞吐量
            "space": 1024 * 1024 * 1024 * 1024  # 假设有1TB可用空间
        }
    }
 
# 示例API端点和API密钥
api_endpoint = "https://example.com/api/v1/storage"
api_key = "12345-ABCDE"
 
# 获取实时数据
realtime_data = get_huawei_distributed_block_storage_realtime_data(api_endpoint, api_key)
 
# 打印结果
print(realtime_data)

请注意，上述代码是一个模拟的示例，实际的API端点和API密钥需要根据实际环境进行替换，而真正的获取实时数据的逻辑需要通过发送HTTP请求到华为分布式块存储的REST API接口来实现。由于文心一言不支持实际的API请求，所以这里的函数只是模拟返回一个包含实时数据的字典。

在Ubuntu系统下安装Python 3.12，你可以使用下面的步骤：

1. 首先，打开终端。

2. 安装依赖项：

   
   
   
   sudo apt update
   sudo apt install -y software-properties-common

3. 添加deadsnakes PPA到你的系统：

   
   
   
   sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa

4. 再次更新软件包列表：

   
   
   
   sudo apt update

5. 安装Python 3.12：

   
   
   
   sudo apt install -y python3.12

安装完成后，你可以通过运行 python3.12 --version 来验证Python 3.12是否正确安装。

接下来，安装分布式LLM推理库exo：

1. 使用pip安装exo：

   
   
   
   pip install exo

如果你遇到任何与权限相关的问题，请使用 sudo 运行上述命令。

在调试过程中，如果你需要运行自己的AI集群，你需要按照exo的文档进行相应的配置和部署。由于这涉及到集群管理和分布式AI推理的复杂细节，需要详细查看exo的官方文档和指南。

要使用Python读取Excel文件，可以使用pandas库。对于数据库，如Access和MySQL，可以使用pyodbc库连接Access数据库，以及pymysql库连接MySQL数据库。

以下是读取Excel文件和连接数据库的示例代码：

import pandas as pd
import pyodbc
import pymysql
 
# 读取Excel文件
excel_file_path = 'your_excel_file.xlsx'
df = pd.read_excel(excel_file_path)
print(df)
 
# 连接Access数据库
access_conn_str = (
    r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};'
    r'DBQ=path_to_your_database.accdb;'
)
conn = pyodbc.connect(access_conn_str)
cursor = conn.cursor()
 
# 连接MySQL数据库
mysql_conn = pymysql.connect(host='localhost', user='your_username', password='your_password', db='your_dbname')
mysql_cursor = mysql_conn.cursor()
 
# 执行SQL查询
# 例如，查询Access数据库
sql_query = "SELECT * FROM your_table_name"
cursor.execute(sql_query)
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
 
# 查询MySQL数据库
mysql_cursor.execute("SELECT * FROM your_table_name")
results = mysql_cursor.fetchall()
for row in results:
    print(row)
 
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
mysql_cursor.close()
mysql_conn.close()

请根据实际情况替换your_excel_file.xlsx, path_to_your_database.accdb, your_username, your_password, your_dbname, your_table_name等信息。

为了使用Python连接到MySQL数据库，并且与FastAPI集成，你可以使用mysql-connector-python库。以下是一个简单的例子，展示了如何在FastAPI应用中设置数据库连接，并执行一个简单的查询。

首先，确保你已经安装了mysql-connector-python库。如果没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install mysql-connector-python

然后，你可以使用以下代码在FastAPI应用中连接到MySQL数据库并执行查询：

from fastapi import FastAPI
import mysql.connector
from mysql.connector import Error
 
app = FastAPI()
 
@app.on_event("startup")
async def startup_event():
    try:
        # 连接到数据库
        global database_connection
        database_connection = mysql.connector.connect(
            host="your_host",
            user="your_username",
            password="your_password",
            database="your_database"
        )
        print("Connected to the database")
    except Error as e:
        print("Error while connecting to the database:", e)
 
@app.on_event("shutdown")
async def shutdown_event():
    # 关闭数据库连接
    global database_connection
    if database_connection.is_connected():
        database_connection.close()
        print("Database connection is closed")
 
@app.get("/items/")
async def read_items():
    query = "SELECT * FROM your_table"
    cursor = database_connection.cursor()
    cursor.execute(query)
    items = cursor.fetchall()
    return items
 

在这个例子中，startup_event 函数会在应用启动时被调用，建立到MySQL数据库的连接。shutdown_event 函数会在应用关闭时被调用，关闭数据库连接。read_items 路由使用全局数据库连接来执行一个查询并返回结果。

请确保替换 your_host, your_username, your_password, your_database, 和 your_table 为你的MySQL数据库的实际连接信息和表名。

在macOS上安装Python开发环境，您可以选择使用pyenv来管理Python版本，以及pyenv-virtualenv来创建和管理虚拟环境。另外，您可以使用Docker来容器化整个开发环境，包括MySQL数据库。以下是安装和配置这些工具的大致步骤：

1. 安装pyenv和pyenv-virtualenv：

# 安装pyenv
curl https://pyenv.run | bash
 
# 在.bash_profile, .zshrc或其他shell配置文件中添加pyenv到PATH
echo 'export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.bash_profile
eval "$(pyenv init --path)"
 
echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init)"' >> ~/.bash_profile
eval "$(pyenv virtualenv-init)"
 
# 重新加载配置文件
source ~/.bash_profile
 
# 安装pyenv-virtualenv插件
git clone https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenv.git $(pyenv root)/plugins/pyenv-virtualenv

2. 使用pyenv安装Python版本：

pyenv install 3.8.1
pyenv global 3.8.1

3. 安装Docker Desktop并启动MySQL 5.7容器：

• 从Docker官网下载并安装Docker Desktop for Mac。
• 启动MySQL容器：

docker run --name mysql-container -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -p 3306:3306 -d mysql:5.7

以上步骤安装了pyenv和pyenv-virtualenv来管理Python版本和虚拟环境，使用Docker来运行MySQL数据库。这样，您就拥有了一个可以用来开发Python应用的高度隔离和可移植的开发环境。

这是一个使用Python进行接口自动化测试的示例框架。以下是一个简化的测试用例代码示例：

import allure
import pytest
import pymysql
import yaml
 
# 连接数据库获取测试数据
connection = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='passwd', db='test', charset='utf8mb4')
 
@allure.feature('接口测试')  # 用于定义测试功能
class TestApi:
 
    def get_data(self, case_id):
        # 获取YAML文件中的测试数据
        with open('test_data.yaml', 'r', encoding='utf-8') as file:
            test_data = yaml.safe_load(file)
            return test_data[case_id]
 
    def get_result(self, case_id):
        # 从数据库获取预期结果
        with connection.cursor() as cursor:
            sql = "SELECT result FROM test_cases WHERE id = %s"
            cursor.execute(sql, case_id)
            result = cursor.fetchone()
            return result[0]
 
    @allure.story('登录接口测试')  # 用于定义测试历史
    @pytest.mark.parametrize('case_id', [1], indirect=True)
    def test_login(self, case_id):
        # 执行测试
        data = self.get_data(case_id)
        # 发送请求并验证结果
        # 假设response是接收到的响应
        response = {}  # 模拟接收到的响应
        assert response == self.get_result(case_id)
 
# 关闭数据库连接
connection.close()

这段代码展示了如何使用Pytest、Allure、YAML以及Pymysql来构建一个接口自动化测试框架的基本元素。它演示了如何从YAML文件中加载测试数据，如何从数据库中获取预期结果，并如何使用Pytest的参数化功能来运行测试用例。最后，关闭了数据库连接。这个框架可以作为开发者构建自己接口自动化测试项目的参考。

import mysql.connector
from mysql.connector import Error
 
def connect_to_database(host, database, user, password):
    try:
        connection = mysql.connector.connect(host=host,
                                             database=database,
                                             user=user,
                                             password=password)
        if connection.is_connected():
            print("连接成功！")
            # 这里可以添加你的代码来执行数据库操作
            # 例如：cursor = connection.cursor()
            # cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
            # results = cursor.fetchall()
            # cursor.close()
            return connection
    except Error as e:
        print("连接失败：", e)
    finally:
        if connection is not None and connection.is_connected():
            connection.close()
            print("连接已关闭。")
 
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    host = 'localhost'  # 或者是你的数据库服务器的IP地址
    database = 'test_db'  # 你的数据库名称
    user = 'testuser'  # 你的数据库用户名
    password = 'testpassword'  # 你的数据库密码
    connect_to_database(host, database, user, password)

这段代码展示了如何使用mysql-connector-python库连接到MySQL数据库。首先定义了一个函数connect_to_database，它接受数据库的host、database、user和password作为参数，尝试建立连接，并返回数据库连接对象。如果连接成功，它会执行数据库操作的代码（被注释掉了）；如果发生错误，它会捕获异常并打印错误信息。最后，提供了一个使用示例来展示如何调用这个函数。

FastAPI、Sanic、Tornado 是基于 Python 的异步框架，而 Gin 是基于 Go 语言的异步框架。在性能上，Python 和 Go 在不同的应用场景中有不同的表现。

在高并发场景下，Go 语言的性能更优越。Gin 是一个 Go 语言编写的 HTTP 框架，它以极快的速度和内存利用率而被人们所知。

FastAPI 和 Sanic 是基于 Python 的异步框架，它们主要使用 Python 的异步特性。

Tornado 是一个 Python 的网络库，它也支持异步操作，但它并不是基于异步语言特性设计的，因此在性能上不如基于异步 IO 的 Go 语言和其他框架。

下面是一些基本的代码示例：

Go Gin:

package main
 
import "github.com/gin-gonic/gin"
 
func main() {
    r := gin.Default()
    r.GET("/", func(c *gin.Context) {
        c.String(200, "Hello, World!")
    })
    r.Run() // 默认在 0.0.0.0:8080
}

Python FastAPI:

from fastapi import FastAPI
 
app = FastAPI()
 
@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

Python Sanic:

from sanic import Sanic
from sanic.response import json
 
app = Sanic()
 
@app.route("/")
async def test(request):
    return json({"hello": "world"})

由于这些框架的设计目的和实现方式不同，它们在设计理念、API 风格、开发习惯等方面都有所区别。选择哪一个框架，主要取决于你的应用需求、团队成员的技术背景、项目的规模和性能要求等因素。在性能要求高的场景下，Go 语言和 Gin 框架的组合可能是更好的选择。而在需要快速开发和部署的场景下，Python 生态中的 FastAPI 或许是更好的选择。

import requests
from lxml import etree
 
def save_text_to_txt(text, file_path):
    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(text)
 
def crawl_text_with_xpath(url, xpath_query):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        # 使用etree解析HTML内容
        tree = etree.HTML(response.text)
        # 使用XPath查询提取文本
        text = tree.xpath(xpath_query)
        # 将提取的文本连接成字符串并返回
        return ''.join(text)
    else:
        return "Failed to retrieve the webpage"
 
# 示例URL和XPath查询
url = 'http://example.com'
xpath_query = '//div[@class="content"]//text()'
 
# 执行爬虫函数并保存结果到txt文件
crawled_text = crawl_text_with_xpath(url, xpath_query)
save_text_to_txt(crawled_text, 'crawled_text.txt')

这段代码定义了两个函数：save_text_to_txt用于将文本保存到TXT文件中，crawl_text_with_xpath用于使用XPath查询从网页中爬取文本。两个函数都有详细的注释说明其功能和实现方式。在crawl_text_with_xpath函数中，我们使用了requests库获取网页内容，然后使用etree.HTML解析HTML内容并进行XPath查询来提取文本。最后，我们调用这个函数并将结果保存到TXT文件中。

南门桥社区疫情防疫系统是一个使用Spring Boot开发的Web应用程序。该系统主要用于记录和跟踪社区居民的疫情信息，例如接种记录、健康状况登记等。

以下是该系统的部分核心功能代码：

// 用户登录控制器
@Controller
public class LoginController {
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @GetMapping("/login")
    public String loginPage() {
        return "login"; // 返回登录页面
    }
 
    @PostMapping("/login")
    public String login(@RequestParam String username, @RequestParam String password, HttpSession session, RedirectAttributes attributes) {
        User user = userService.login(username, password);
        if (user != null) {
            session.setAttribute("user", user);
            return "redirect:/home"; // 登录成功，重定向到首页
        } else {
            attributes.addFlashAttribute("error", "用户名或密码错误");
            return "redirect:/login"; // 登录失败，返回登录页面并显示错误信息
        }
    }
 
    @GetMapping("/logout")
    public String logout(HttpSession session) {
        session.invalidate(); // 使当前会话失效
        return "redirect:/login"; // 重定向到登录页面
    }
}

在这个控制器中，我们定义了用户的登录和注销逻辑。登录时，用户输入用户名和密码，后端验证成功后，在HttpSession中存储当前用户信息，然后重定向到首页。登出时，则使当前会话失效，并重定向到登录页面。

这个系统的具体实现细节和数据库交互等会在开发文档中详细说明，开发者可以根据文档进一步开发和完善系统的其他功能。

需要注意的是，源码和开发文档的获取可能需要遵循原作品的许可协议，如果您想要使用这个系统作为您的毕业设计，建议联系原作者或者查看原作品的许可协议以确保合法性和遵循原作品的开发意图。