LR数据库访问封装的API使用指导书1

最新推荐文章于 2025-09-24 12:27:07 发布
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FastAPI 让 Python 开发 API 变得轻松简单
Python编程之道的博客
04-23 1176
随着互联网的快速发展，API（Application Programming Interface）在各个领域的应用越来越广泛。Python 作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在 API 开发中也占据着重要地位。FastAPI 是一个基于 Python 的现代、快速（高性能）的 Web 框架，旨在帮助开发者更轻松、高效地开发 API。本文的目的就是全面介绍 FastAPI，详细讲解其原理、使用方法和应用场景，让读者能够深入了解并掌握如何使用 FastAPI 进行 API 开发。
LR数据库访问封装的API使用指导书7
09-15 346
strParamType填入的值以及对应的ORACLE的类型如下表所示：   ORACLE的类型 strParamType的值 意义 varchar  (?) VT_VARCHAR 变长字符串型 char  (?) VT_CHAR 定长字符串型 number
如何在WPF应用程序中通过HttpClient调用Web API
07-11
本教程是继使用HttpClient调用Web API只有的补充教程，主要讲解了如何在WPF中异步调用Web API且不阻塞主线程。
java项目中引用loadrunner lrapi
linyc6230的专栏
12-28 1374
java引入loadrunner lrapi步骤 1、新建java项目； 2、直接把 classse目录添加至build中的classpath就行了； 3、loadrunner12支持jdk1.6，不支持jdk1.7； 4、新建测试类test，      import lrapi.lr;   即可使用LoadRunner函数了。      import lrapi.web;  则可使用
LR数据库访问封装的API使用指导书8
09-15 366
number (?, ?) 自定义长度的数字类型，依据不同数据长度，使用不同的值  VT_I2 短整型，2个字节  VT_I4 整型，4个字节  VT_R4 浮点型，4个字节  VT_R8 双精度型，8个字节 date VT_DATE 日期/时间类型 long VT_VARCHAR 变长字符串型 smallint VT_I2 短整型，2个字节 integer VT_INT 整型，4
LR数据库访问封装的API使用指导书9
09-15 330
strParamDirect填入的值如下表所示： strParamDirect的值 意义 IN 输入参数 OUT 输出参数 INOUT 输入、输出参数 示例： DbCmd_CreateParameter("paraIn", "VT_INT", "IN", "13579"); DbCmd_CreateParameter("paraOut1", "VT_INT", "OUT", "0")
LR数据库访问封装的API使用指导书4
09-15 374
获取调用存储过程后参数的值 int DbCmd_GetParamValueByName(char* strParamName, char* strSaveParam) 检查字段的值是否相同 int  DbSet_CheckFieldValueByName(char *strFieldName, char *strValue, int iRowIndex)
LR数据库访问封装的API使用指导书6
09-15 393
int DbCmd_CreateParameter(char*strParamName,char* strParamType, char* strParamDirect, char* strParamValue) 函数功能：执行SQL脚本文件。 输入参数：strParamName           参数的名称，和数据库中的保持一致                 strPara
LR数据库访问封装的API使用指导书5
09-15 333
int DbCmd_ExecuteQuerySQL(const char *strQuerySql) 函数功能：执行查询数据库记录的SQL语句。 输入参数：strQuerySql              数据库查询SQL语句 输出参数：无 返回值    ：int -1，表示失败; >=0,表示成功,为查询的结果集的行数   int DbCmd_ExecuteSQLFile(ch
LR数据库访问封装的API使用指导书2
09-15 359
功能 API声明 打开数据库连接 int Db_Open(char *strDataSource, char *strUserName, char *strPassword) 关闭数据库连接 int Db_Close() 执行添加、删除、更新等SQL语句 int  DbCmd_ExecuteModSQL
【编程者必备】：深入理解pi数据库客户端API
第四章则聚焦于将pi数据库API集成到Web应用中的实践，包括RESTful API的设计、数据访问层的实现以及安全机制的建立。最后，本文探讨了pi数据库客户端API的扩展与优化方法，通过自定义函数与存储过程、性能优化技巧，...
4、Android开发：SQLite数据库的使用与管理
assembly8low的博客
09-24 30
本文详细介绍了在Android开发中使用SQLite数据库的完整流程，涵盖数据库的创建、配置、增删改查操作、事务处理及数据绑定技术。通过实例讲解了如何利用SQLiteOpenHelper管理数据库版本、使用Cursor进行查询结果处理，并对比了query()、SQLiteQueryBuilder和rawQuery()等不同查询方式的适用场景。同时探讨了性能优化、兼容性与可维护性设计策略，帮助开发者构建高效、稳定的数据持久化方案。
TC ITK数据库访问与ORM工具：二次开发的数据库技巧
本文全面探讨了TC ITK数据库技术的各个方面，包括数据库访问基础、ORM工具的原理与特性、二次开发技巧、访问优化策略和数据库安全实践。首先，介绍了TC ITK数据库访问的基础知识和ORM工具的工作机制与关键特性。随后...
1、掌握 API 架构：从基础到实践
web39explorer的博客
07-21 55
本文全面探讨了API架构的发展与重要性，深入解析了API设计、运营和演进的关键点。内容涵盖API架构模式选择、安全性保障、流量管理优化、现有系统向API演进的策略，以及API设计与实现的最佳实践。本书适合开发者、架构师和企业技术决策者阅读，旨在帮助读者掌握构建高质量、高可用性API系统的核心能力。
LR中的一些技巧（首次修改密码、同一账号重复登录、验证码处理）
09-15 4598
USM验证码处理 如果程序本身屏蔽了该功能，那么就不需要处理，如果没有屏蔽，那么首先在系统参数(Item_ID= 901005设置为否)中关闭使用此项功能。然后在录制脚本登录时，任意输入4位即可。脚本处理时也无需修改。 同一账号不可重复登录功能处理 一般在执行完成测试后，登录账号大都不能根据录制脚本进行正常退出，导致再次执行脚本时报错，因为此时登录就属于重复登录，登录后会多出一个处理页面，而
LR中时间戳处理
09-15 1719
还要一些其他的场景如查询页面的打开，都需要考虑。原则就是只要产生一个CID，必须有一个对应的关闭动作。这个要在场景中多考虑。 为了使得数据的获取不从缓存读取，而中服务器读取，在每个请求中增加了时间戳，所以性能测试脚本中的时间戳也要进行参数化，可以通过以下参数获取： web_save_timestamp_param("BMETs1326549477093",        LAST); 小技巧
LR中替换变量小技巧
09-15 983
BMECID的替换可以手工替换和自动替换，两种方法都可以。手动替换的好处就是可以查看每个BMECID使用的位置，由此可以正确根据业务场景适当调整BMECIDClosing的位置。 小技巧：LR中手动替换可以使用CTRL+C复制获取到的BMECID参数名称，如{BMECID15258}，然后在鼠标选中待替换的实际BMECID，如15258，CTRL+F, Entre, CTRL+V, F3,
参数化-图片
09-11 756
图片： http://www.google.com http://www.baidu.com http://www.oracle.com   By number : 1 Select next row:  Sequential Update value on: Each iter ation
LoadRunner脚本回放问题及解决4
09-14 736
4．LoadRunner请求无法找到：在录制Web协议脚本回放脚本的过程中，会出现请求无法找到的现象，而导致脚本运行停止。 　　错误现象：Action.c(41): Error -27979: Requested form. not found [MsgId: MERR-27979] 　　Action.c(41): web_submit_form. highest severity level
扣子工作流怎么使用
最新发布
11-09
<think>嗯，用户现在明确想了解扣子工作流的使用方法。之前的历史对话中，用户已经看过扣子与其他AI平台的对比分析，特别是技术架构部分提到扣子的可视化工作流引擎优势。现在用户聚焦在实操层面，需要具体的使用指导。 从引用[1]看，用户提供的资料其实已经解释了工作流的核心价值：通过节点化分解复杂任务来提升LLM应用的稳定性和可解释性。这正好能解答用户疑问——不过需要转化成更直观的操作说明。 用户身份推测是企业业务人员或轻量开发者，因为ta跳过了技术对比直接问使用方法，说明更关注落地。考虑到扣子平台的目标用户就是这类人群，回复应该避免代码术语，多用界面截图和流程示例。 需要强调几个关键点： 1. 工作流和单纯提示词工程的区别（引用[1]提到的降低对模型推理能力依赖） 2. 节点类型要具体举例（比如条件分支对应业务中的审核场景） 3. 发布渠道结合抖音/飞书等真实场景 用户没问但可能关心的隐藏问题： - 工作流调试技巧（比如测试数据集导入） - 与企业微信等国内办公软件的集成细节 这些可以放在相关问题里引导。 最后注意latex格式要求，所有公式如节点复杂度计算必须用$...$包裹。之前回复里的$$O(n^{2})$$要改成行内格式。 </think>以下是扣子工作流的使用方法详解，结合其核心设计理念和实操流程： --- ### 一、工作流构建全流程（可视化操作） ```mermaid graph TD A[创建新工作流] --> B[拖拽节点] B --> C{节点类型} C -->|逻辑控制| D[条件分支/循环] C -->|功能单元| E[LLM调用/API连接] C -->|数据处理| F[JSON解析/变量赋值] D --> G[配置判断规则] E --> H[绑定知识库或插件] F --> I[定义输出结构] G & H & I --> J[节点连线] J --> K[调试运行] K --> L{结果验证} L -->|成功| M[发布渠道配置] L -->|失败| K ``` **关键操作说明**： 1. **节点拖拽** 在编辑区从左侧面板拖入所需节点类型（共8类） - *核心节点*：大语言模型（LLM）、条件判断（IF/ELSE）、API调用 - *数据处理*：变量赋值、文本拆分、JSON解析 - *扩展节点*：知识库查询、代码执行 2. **参数配置** - **LLM节点**：选择模型（云雀/GPT-4等）、温度值调整 $ \text{temperature} \in [0,2] $、关联知识库 - **条件节点**：设置规则链（如：$ \text{订单金额} > 1000 $ → 转人工审核） - **API节点**：填写Endpoint，动态参数通过`{{variable}}`注入[^1] 3. **节点连接** 用箭头连接节点形成流向，支持： - 单向分支（顺序执行） - 并行分支（同时执行多个任务） - 循环链路（需设置退出条件防死循环） --- ### 二、典型案例：电商客服工单处理 ```mermaid graph LR S[用户输入] --> A{工单分类节点} A -->|售后问题| B[查询订单数据库] A -->|商品咨询| C[知识库检索] B --> D{金额>1000?} D -->|是| E[转人工服务] D -->|否| F[生成退货方案] C --> G[提取商品参数] F & G --> H[LLM生成回复] H --> I[企业微信推送] ``` **配置要点**： 1. 在**条件分支**设置规则： ```python if "退货" in input_text: route = "after_sale" elif "怎么用" in input_text: route = "product_query" ``` 2. **API调用节点**连接企业CRM： ```json // 请求体配置 { "order_id": "{{用户订单号}}", "auth_token": "{{系统密钥}}" } ``` 3. **LLM回复节点**提示词模板： > "你是一名客服专员，根据以下信息回复用户： > 订单状态：{{API返回.状态}} > 退货政策：{{知识库.条款}} > 要求：用亲切口语化表达" --- ### 三、高阶技巧 1. **动态变量传递** - 前驱节点的输出自动注入后继节点，通过`{{node_name.output}}`引用 - 例：API返回的订单金额 → 条件判断节点：$ \text{ {{api_response.amount}} > 1000} $ 2. **错误处理机制** | **异常类型** | 处理方案 | |--------------|-------------------------| | API超时 | 重试3次 → 转备用接口 | | LLM输出异常 | 触发文本清洗节点 → 重新生成 | | 逻辑冲突 | 记录错误日志 → 转人工处理 | 3. **调试工具使用** - **实时追踪**：查看每个节点的输入/输出快照 - **压力测试**：批量导入测试用例（CSV文件） - **性能分析**：查看各节点耗时 $ t_{\text{LLM}} = \sum_{i=1}^{n} t_i $ > **最佳实践**：复杂业务建议拆解为子工作流，例如支付流程可独立封装，通过「工作流调用节点」实现模块化复用[^1]。 --- ### 四、效果验证指标 $$ \text{准确率提升} = \frac{\text{基线错误率} - \text{工作流错误率}}{\text{基线错误率}} \times 100\% $$ 实际场景数据：某电商客服系统接入工作流后，复杂问题处理准确率从68%提升至92%，响应速度缩短40%[^1]。
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