数据结构实训之商店存货管理系统(c+html+pyhon)

可能有的小伙伴在说我为什么好长时间不更新了,实际上是我们去做课程设计了(又名实训),然后还有考试,那么今天,我就分享一下实训的项目。

 

效果如下:

1.主界面

 

2.用户管理分界面

(1) 显示用户

(2) 插入用户

(3) 删除用户

(4) 删除用户后显示

(5) 查找用户

(6) 写入文件

(7) 写入文件后文件

 

3.存货管理

 

4.出货管理

(1) 按进货时间出货

(2) 按保质期出货

(3) 计算好商品的生产日期和保质期后按得到最接近保质期中止时间出货

 

5.打印报表

 

6.可视化保质期

 

需要源码的可以在资源下载页面下载,哈哈哈,代码太多,之后有机会的话再一一讲解。

由于是多种语言组合,在下载后请参照里面的代码说明文档:

 

需要联系的我的联系方式为:

qq:1657264184

微信:liang71471494741(哈哈哈,有些皮)
 

<think>好的,用户想在Linux系统上配置Python并运行DeepSeek模型。我需要先理清步骤,确保覆盖安装Python、配置环境、安装Ollama、部署模型以及使用Python调用这些部分。 首先,用户可能已经有一定的基础,但为了全面,应该从安装Python开始。Linux通常预装Python,但可能需要特定版本,比如3.8以上。这里需要提到如何检查版本,以及使用apt或源码安装的方法。 接下来是配置虚拟环境,使用venv或者conda。考虑到用户可能习惯不同的工具,两种方法都介绍一下比较好。虚拟环境能帮助管理依赖,避免冲突,这点很重要。 然后是安装Ollama部分。Ollama的安装步骤在Linux上需要下载并执行脚本,可能需要权限,所以用curl命令和chmod加上sudo。这里需要确保用户正确执行这些命令,避免权限问题。 部署DeepSeek模型的话,用户需要知道如何通过Ollama拉取模型,比如deepseek-ai/deepseek-math-7b-base,并运行服务。这部分要给出具体的命令,同时提醒用户模型大小和下载时间。 接着是Python调用部分。需要安装ollama的Python库,这里要注意是否需要在虚拟环境中安装。代码示例需要包括同步和异步调用,以及流式输出,这样用户可以根据需求选择。同时,引用参考中的信息,比如引用[1]和[3],提到相关的教程和代码示例,增加可信度。 最后,常见问题部分需要考虑用户可能遇到的错误,比如权限问题、模型下载失败、Python版本不兼容等。给出具体的解决建议,比如使用sudo,检查网络,更新Python等。 还要确保整个流程符合用户的实际操作环境,比如不同的Linux发行版可能命令稍有不同,但这里以通用的apt为例。同时提醒用户注意最低配置要求,引用[2]中的内容,确保他们的系统满足要求。 整个过程中要使用中文,术语准确,步骤清晰,代码格式正确。检查是否有遗漏的步骤,比如是否需要安装额外的依赖库,或者配置环境变量等。可能还需要提到如何验证安装是否成功,比如运行简单的Python脚本测试模型响应。 现在整理这些思路,分步骤详细说明,确保用户能够一步步跟随操作,避免出错。同时生成相关问题,帮助用户进一步了解优化方法和应用场景。</think>### 在 Linux 系统上配置 Python 并运行 DeepSeek 模型的步骤 #### 1. 安装 Python 环境 - **检查 Python 版本**: ```bash python3 --version ``` Linux 系统通常预装 Python 3.6+,若版本低于 3.8,需手动升级[^2]。 - **通过 apt 安装 Python**: ```bash sudo apt update && sudo apt install python3.10 python3.10-venv ``` #### 2. 配置虚拟环境 - **使用 venv 创建隔离环境**: ```bash python3 -m venv deepseek-env source deepseek-env/bin/activate ``` - **或使用 conda(可选)**: ```bash conda create -n deepseek-env python=3.10 conda activate deepseek-env ``` #### 3. 安装 Ollama 服务 - **通过脚本安装**: ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh sudo systemctl start ollama ``` - **验证安装**: ```bash ollama list ``` #### 4. 部署 DeepSeek 模型 - **拉取模型**: ```bash ollama pull deepseek-ai/deepseek-math-7b-base ``` - **后台运行模型服务**: ```bash ollama serve ``` #### 5. Python 调用示例 - **安装依赖包**: ```bash pip install ollama ``` - **同步调用代码**: ```python import ollama response = ollama.generate( model="deepseek-math-7b-base", prompt="请解释快速排序算法", stream=False ) print(response["response"]) ``` - **流式输出实现**(引用自[^3]): ```python response = ollama.generate( model="deepseek-math-7b-base", prompt="如何证明勾股定理?", stream=True ) for chunk in response: print(chunk["response"], end="", flush=True) ``` #### 6. 验证模型运行 - **数学公式测试**: $$a^2 + b^2 = c^2$$ 输入包含该公式的提示词,观察模型是否能正确解析和推导。 #### 常见问题解决 1. **权限不足**:在命令前添加 `sudo` 2. **模型下载失败**:检查网络连接或尝试更换镜像源 3. **Python 版本冲突**:使用 `pyenv` 管理多版本
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