Linux下安装MySQL-Python

本文指导如何从官网下载并安装MySQL-python,通过Python环境进行测试,确保安装成功。

1、下载mysql-python

官网地址:http://sourceforge.net/projects/mysql-python/

 

2、安装mysql-python

# tar -zxvf MySQL-python-1.2.3.tar.gz

# cd MySQL-python-1.2.3

# whereis mysql_config

mysql_config: /usr/bin/mysql_config /usr/share/man/man1/mysql_config.1.gz

# vi site.cfg

threadsafe = False

mysql_config = /usr/bin/mysql_config

# whereis mysql

mysql: /usr/bin/mysql /usr/lib/mysql /usr/include/mysql /usr/share/mysql /usr/share/man/man1/mysql.1.gz

# export LD_LIBRARY_PATH=/usr/include/mysql

# python setup.py build

# python setup.py install

注意: 1.编译mysql-python需要mysql头文件。

          2.安装mysql-python需要setuptools工具。

 

3、测试

# python

>>> import MySQLdb

>>> 

如果没有错误提示或者以下错误提示,那么表示安装成功。

错误提示:

/usr/local/lib/python2.6/site-packages/MySQL_python-1.2.3-py2.6-linux-x86_64.egg/_mysql.py:3: UserWarning: Module _mysql was already imported from /usr/local/lib/python2.6/site-packages/MySQL_python-1.2.3-py2.6-linux-x86_64.egg/_mysql.pyc, but /root/MySQL-python-1.2.3 is being added to sys.path

报错原因:

执行python setup.py install,MySQLdb模块会被拷贝python的site-packages目录。如果在执行python的目录中存在相同的模块,就可能重复导入模块。

解决办法:

换个目录执行python即可。

 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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