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。

报错信息不完整，但从给出的部分来看，这是一个npm错误，与node-gyp相关。node-gyp是一个用于编译Node.js原生模块的跨平台命令行工具，它依赖于Python环境。

错误信息提示npm ERR! gyp verb check python checking for Python executable “python2“表明npm在尝试检查系统中是否存在名为python2的Python可执行文件。

解决方法：

1. 确保Python 2.x已安装，并且python2命令可以在终端中运行。如果只安装了Python 3.x，则可能需要安装Python 2.x。
2. 如果你的系统中默认的Python版本是Python 3.x，则可能需要设置环境变量以指向Python 2.x。

3. 配置node-gyp以使用正确的Python版本。可以在npm config中设置Python路径：

   
   
   
   npm config set python /path/to/python2.7

   或者，在执行npm install时添加--python选项：

   
   
   
   npm install --python=/path/to/python2.7

4. 如果你的系统是Windows，并且上述步骤不适用，可以尝试安装windows-build-tools：

   
   
   
   npm install --global --production windows-build-tools

   这将会自动安装Python和其他必要的编译工具。

确保在解决问题后重新运行npm install来确认问题已经解决。

要将HTML转换为Markdown，可以使用html2textile库，它可以将HTML转换为Textile格式，然后再转换为Markdown。首先需要安装库：

pip install html2textile

然后使用以下代码进行转换：

import html2textile
import markdown
 
def convert_html_to_markdown(html_content):
    # 将HTML转换为Textile
    textile_content = html2textile.convert(html_content)
    # 将Textile转换为Markdown
    markdown_content = markdown.markdown(textile_content, extensions=['textile'])
    return markdown_content
 
# 示例HTML内容
html_content = """
<h1>标题</h1>
<p>这是一个段落。</p>
<ul>
<li>列表项1</li>
<li>列表项2</li>
</ul>
"""
 
# 转换HTML为Markdown
markdown_content = convert_html_to_markdown(html_content)
print(markdown_content)

请注意，这个方法依赖于html2textile库和markdown库。html2textile用于将HTML转换为Textile，然后markdown库的Markdown扩展用于将Textile转换为Markdown。这个方法可能不是完全准确的，特别是对于复杂的HTML结构，但它提供了一个基本的转换方法。

在上一节中，我们学习了如何使用Gradio库创建一个简单的机器学习模型demo，并且自定义了demo的页面布局。在这一节中，我们将学习如何使用CSS来进一步自定义我们的demo页面。

Gradio允许你添加自定义的CSS代码来进一步美化你的demo。你可以通过interface函数的css参数来添加CSS代码。

下面是一个简单的例子，我们将为demo页面的标题添加自定义的CSS样式：

import gradio as gr
 
def predict(sentence):
    return f"You entered: {sentence}"
 
interface = gr.Interface(
    fn=predict,
    inputs="text",
    outputs="text",
    title="My Custom Demo",
    css="""
    .gradio-title {
        color: blue;
        font-size: 24px;
        font-weight: bold;
    }
    """
)
 
interface.launch()

在这个例子中，我们定义了一个输入文本框和一个输出文本框的接口。我们通过css参数添加了一段CSS代码，这段代码将改变页面标题的颜色、大小和粗细。

当你运行这段代码并访问生成的demo页面时，你会看到页面标题的样式已经变成了蓝色、24像素大小、加粗。

这只是CSS定制的一个简单例子，Gradio允许你添加更多复杂的CSS规则来进一步美化你的demo页面。你可以通过查阅Gradio官方文档来了解更多关于CSS定制的信息。

from flask import Flask, render_template, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/get_data', methods=['POST'])
def get_data():
    # 假设这里从request.form或者request.args中获取参数
    param = request.form['param']
    # 处理数据，这里只是打印出参数作为示例
    print(param)
    # 假设处理后得到的数据是response_data
    response_data = {'result': 'processed data'}
    return jsonify(response_data)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

HTML 文件 (index.html):

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Flask AJAX Example</title>
    <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div>
        <input type="text" id="param_input" />
        <button id="send_btn">Send</button>
    </div>
    <div id="response_div"></div>
 
    <script>
        $(document).ready(function(){
            $('#send_btn').click(function(){
                var param = $('#param_input').val();
                $.ajax({
                    type: 'POST',
                    url: '/get_data',
                    data: {
                        'param': param
                    },
                    success: function(response) {
                        $('#response_div').text(response.result);
                    },
                    error: function(xhr, status, error) {
                        console.error("An error occurred: " + status + "\nError: " + error);
                    }
                });
            });
        });
    </script>
</body>
</html>

在这个例子中，我们使用了Flask框架和jQuery实现了一个简单的AJAX请求。当用户点击按钮时，输入框中的值会通过AJAX POST请求发送到服务器，服务器处理完数据后，将结果以JSON格式返回给客户端，客户端接收到响应后将数据显示在页面上。

import requests
import json
import pandas as pd
 
# 设置请求头信息
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
    'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
    'Host': 'www.aqistudy.cn',
    'Referer': 'http://www.aqistudy.cn/historydata/'
}
 
# 设置请求的URL
url = 'http://www.aqistudy.cn/apinew/aqistudyapi.php'
 
# 设置请求参数
params = {
    'city': '北京',
    'month': '2019-12',
    'type': '1',
    '_': '1585935878778'
}
 
# 发送请求
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    data = json.loads(response.text)
    # 提取数据并转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data['data'])
    # 打印前几行数据
    print(df.head())
    # 保存数据到CSV文件
    df.to_csv('beijing_air_quality_2019-12.csv', index=False)
else:
    print("请求失败")

这段代码首先设置了请求头和请求的URL，然后定义了请求参数，并发送了一个GET请求。如果请求成功，它会解析返回的JSON数据，将其转换为Pandas DataFrame，打印出前几行数据，并将数据保存到CSV文件中。如果请求失败，它会打印出错误信息。这个实战案例展示了如何处理Ajax请求和解析JSON数据，是学习Python网络爬虫的一个很好的实践。