2024-09-05



import sqlite3
 
# 连接到数据库,如果数据库不存在则在当前目录创建数据库文件
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 创建一个Cursor对象
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条SQL语句,创建user表
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')
 
# 执行一条SQL语句,插入一条记录
cursor.execute("INSERT INTO user (id, name) VALUES ('1', 'Michael')")
 
# 执行一条SQL语句,查询user表的所有记录
cursor.execute('SELECT * FROM user')
 
# 使用fetchall获取查询结果集
values = cursor.fetchall()
 
# 打印查询结果
print(values)
 
# 关闭Cursor对象
cursor.close()
 
# 提交事务,保存更改
conn.commit()
 
# 关闭Connection对象
conn.close()

这段代码展示了如何使用sqlite3模块连接数据库、创建表格、插入数据、查询数据以及关闭数据库连接。这是学习sqlite3模块的基本操作,对于想要在30天内掌握Python的sqlite3模块的开发者来说,这段代码是一个很好的起点。

2024-09-05



# 导入 sqlite3 模块
import sqlite3
 
# 连接到数据库,如果数据库不存在,则会自动创建
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()
 
# 执行 SQL 语句创建 users 表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    username TEXT NOT NULL,
    password TEXT NOT NULL
);
''')
 
# 关闭游标
cursor.close()
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()

这段代码展示了如何使用 sqlite3 模块来连接到一个 SQLite 数据库,创建一个名为 users 的表(如果该表不存在的话),并且在操作完成后关闭游标和数据库连接。这是使用 Python 进行数据库操作的基本流程。

2024-09-05

在Python中进行Web开发,可以使用多种框架,如Django、Flask、Tornado等。以下是使用Flask框架创建一个简单的Web应用的步骤和示例代码:

  1. 安装Flask:



pip install Flask
  1. 创建一个Python文件,如app.py,并设置一个基本的Web服务器:



from flask import Flask
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
  1. 运行应用:



python app.py
  1. 在浏览器中访问 http://127.0.0.1:5000/,你将看到输出 "Hello, World!"。

以上是一个非常基础的Web应用示例。在实际开发中,你会根据需求添加更多的路由、视图函数和模板。Flask提供了丰富的文档和社区支持,是初学者的一个不错的起点。

2024-09-05



import pandas as pd
import sqlite3
 
# 创建或连接到数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 读取CSV文件到Pandas DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
 
# 将DataFrame数据插入到SQLite3数据库中
df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace', index=False)
 
# 关闭数据库连接
conn.close()

这段代码演示了如何使用Pandas库和sqlite3库来处理SQLite数据库的数据。首先,创建或连接到一个名为example.db的SQLite数据库。然后,使用Pandas的read_csv函数读取CSV文件到DataFrame。最后,使用DataFrame的to_sql方法将数据插入到SQLite数据库中,如果表已存在则替换。最后,关闭数据库连接。这是处理小型数据集的一种常见方法。

2024-09-05

getpass 模块提供了一个方便的函数 getpass() 用于获取用户输入的密码,该输入不会在终端上显示。这对于输入密码这样的敏感信息是非常有用的,因为它可以避免密码在终端上显示,减少安全风险。

以下是使用 getpass 模块的一个简单例子:




import getpass
 
# 提示用户输入密码
password = getpass.getpass("请输入密码: ")
 
# 打印输入的密码(仅作为演示,实际情况不要这样做)
print("您输入的密码是: ", password)

在运行上述代码时,用户在终端输入密码时不会在屏幕上显示任何字符。输入完成后,按下回车键,getpass() 函数会返回输入的密码字符串。

请注意,在实际应用中,处理密码时应当小心,不要在代码中以明文形式存储密码,同时确保采取适当的措施保护密码的安全,比如使用哈希和盐等加密技术。

2024-09-05

解释:

SQLite数据库被锁定时,意味着当前无法进行读写操作,因为其他进程正在使用该数据库。这通常发生在多线程或多进程环境中,当尝试同时写入数据库时,为了防止数据损坏,SQLite会锁定数据库文件。

解决方法:

  1. 确保没有其他进程或线程正在对该数据库文件进行写操作。
  2. 如果是多线程应用,可以使用线程锁来同步访问。
  3. 如果是网络应用,确保数据库连接(cursor)没有被提前关闭。
  4. 如果确信数据库当前应该是空闲的,可以尝试关闭并重新打开数据库连接。
  5. 如果以上方法都不能解决问题,可能需要检查系统资源(如文件句柄限制)是否达到上限,或者是否有其他系统级别的锁定机制影响了SQLite。
2024-09-05

Python的Web开发中,后端常用的框架包括Django和Flask,而前端开发常用的框架包括Bootstrap、jQuery和Vue.js等。

  1. Python后端框架:

    • Django:Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。Django适合构建2.0及以上版本的网站。它适合各种规模的项目,从简单的博客到大型的企业级应用。
    • Flask:Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2模板引擎。Flask也被称为“microframework”,因为它使用简单的核心,最小化依赖。
  2. Python前端开发框架:

    • Bootstrap:Bootstrap是一个用于快速开发Web接口的开源工具包。它是一个CSS/HTML框架,用于制作响应式布局、型式字体和组件。
    • jQuery:jQuery是一个快速、简洁的JavaScript框架,设计的目标是“写得少,做得多”。jQuery库允许开发者编写少量的代码,实现更多的功能。
    • Vue.js:Vue.js是一个渐进式的JavaScript框架,也是一个用于构建用户界面的渐进式框架。它的目标是通过尽可能简单的API提供高效的数据驱动的组件。

以下是一个简单的Django和Vue.js集成的例子:

Django后端项目的views.py文件:




from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.http import require_http_methods
 
@require_http_methods(["POST"])
def my_view(request):
    # 处理请求数据
    data = request.POST.get('data')
    # 业务逻辑处理
    # ...
    # 返回响应
    return JsonResponse({'message': 'Success', 'data': processed_data})

Vue.js前端项目的App.vue文件:




<template>
  <div>
    <input v-model="inputData" type="text" placeholder="Enter data">
    <button @click="sendData">Send</button>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      inputData: ''
    }
  },
  methods: {
    sendData() {
      fetch('/my-django-endpoint/', {
        method: 'POST',
        headers: {
          'Content-Type': 'application/json',
        },
        body: JSON.stringify({ data: this.inputData })
      })
      .then(response => response.json())
      .then(data => {
        console.log(data);
      })
      .catch(error => console.error('Error:', error));
    }
  }
}
</script>

在这个例子中,我们创建了一个简单的Vue.js前端应用,它通过发送POST请求到Django后端。后端接收请求,处理数据,并返回JSON响应。这是Web开发中后端和前端交互的一个典型例子。

2024-09-05



import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是 test.db,如果文件不存在,会自动在当前目录创建:
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个Cursor:
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条SQL语句,创建user表:
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')
 
# 关闭Cursor:
cursor.close()
 
# 关闭连接:
conn.close()

这段代码演示了如何使用Python的sqlite3库来连接SQLite数据库,创建一个名为user的表,其中包含idname两个字段。如果表已经存在,则不会重复创建。最后,代码关闭了Cursor和数据库连接。

2024-09-05

由于原始代码涉及的库和模型较为复杂,下面提供一个简化版的示例代码,用于演示如何使用Python构建一个具有百万参数的模型(例如LLaMA)的基本框架。




import torch
from transformers import LlamaModel, LlamaConfig
 
# 定义一个具有百万参数的LLaMA配置
def create_llama_config_with_million_params():
    return LlamaConfig(
        vocab_size=30000,
        n_positions=1024,
        n_ctx=1024,
        n_embd=128000,  # 百万级参数
        n_layer=32,
        n_head=16,
        # ... 其他参数配置
    )
 
# 初始化一个百万参数的LLaMA模型
def initialize_llama_model_with_million_params():
    config = create_llama_config_with_million_params()
    model = LlamaModel(config)
    return model
 
# 模型参数初始化
model = initialize_llama_model_with_million_params()
# 模型参数打印
print("模型参数数量:", sum(p.numel() for p in model.parameters()))
 
# 模型训练或者推理的代码...

这个示例代码展示了如何定义一个具有百万参数的LLaMA模型配置,并初始化该模型。在实际应用中,你需要根据LLaMA模型的具体实现来定义和初始化模型参数。注意,这个代码示例假定transformers库和LLaMA模型已经正确安装并且可以使用。

2024-09-05

在Peewee中使用PostgreSQL和CockroachDB的示例代码如下:

首先,安装Peewee和PostgreSQL的驱动程序(如果使用CockroachDB,则安装CockroachDB的Peewee驱动程序):




pip install peewee
pip install psycopg2-binary  # 如果使用PostgreSQL
pip install peewee-cockroachdb  # 如果使用CockroachDB

接下来,使用Peewee连接并操作数据库:




from peewee import *
 
# 如果使用PostgreSQL
db = PostgresqlDatabase('my_database', user='my_user', password='my_password', host='localhost')
 
# 如果使用CockroachDB
# db = CockroachDatabase('my_database', user='my_user', password='my_password', host='localhost', port=26257)
 
class MyModel(Model):
    name = CharField()
    value = IntegerField()
    
    class Meta:
        database = db
 
# 创建表
db.create_tables([MyModel])
 
# 插入数据
MyModel.create(name='example', value=1)
 
# 查询数据
records = MyModel.select().where(MyModel.name == 'example')
for record in records:
    print(record.value)
 
# 关闭数据库连接
db.close()

在这个例子中,我们创建了一个名为MyModel的Peewee模型,并将其与数据库实例关联。然后,我们创建了一个表,插入了一条记录,并执行了一个查询。最后,我们关闭了数据库连接。

请注意,这些代码示例假设您已经安装了相应的数据库驱动程序,并且您已经有了一个运行中的数据库实例。您需要根据自己的数据库配置调整连接参数。