ubantu python3.5安装pymysql +MySQL服务器 及测试

本文介绍在Ubuntu系统中安装MySQL服务器的过程,并演示如何通过Python的pymysql模块连接到MySQL数据库。包括安装MySQL服务器及客户端、配置并连接到数据库、安装pymysql模块以及使用Python进行数据库操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一  安装mysql服务器

 sudo apt-get install mysql-server
 sudo apt-get isntall mysql-client
 sudo apt-get install libmysqlclient-dev

参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/fighter_yy/article/details/40753889

使用mysql
➜  PY3.5 mysql -u root -p
Enter password: 
Welcome to the MySQL monitor.  Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 4
Server version: 5.7.11-0ubuntu6 (Ubuntu)

Copyright (c) 2000, 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its
affiliates. Other names may be trademarks of their respective
owners.

Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.

mysql> show databases;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| MYTEST             |
| mysql              |
| performance_schema |
| qcwy               |
| sys                |
+--------------------+
6 rows in set (0.00 sec)

mysql> use qcwy
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A

Database changed
mysql> show tables;
+----------------+
| Tables_in_qcwy |
+----------------+
| user           |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)

二 安装pymysql

参考网上教程

三 测试连接

首先有一个qcwy的数据库,包含一张user的表,以下为

#!/usr/bin/env pytho
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql

# 创建连接
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='qcwy', charset='utf8')
# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 执行SQL,并返回收影响行数
cursor.execute("select * from user")

# 执行SQL,并返回受影响行数
#effect_row = cursor.execute("update tb7 set pass = '123' where nid = %s", (11,))

# 执行SQL,并返回受影响行数,执行多次
#effect_row = cursor.executemany("insert into tb7(user,pass,licnese)values(%s,%s,%s)", [("u1","u1pass","11111"),("u2","u2pass","22222")])

print(cursor.fetchall())
# 提交,不然无法保存新建或者修改的数据
conn.commit()

# 关闭游标
cursor.close()
# 关闭连接
conn.close()

### 安装与配置 Ollama、DeepSeek 和 RAGFlow 的方法 #### 1. 安装 Ollama 要在 Ubuntu 上安装 Ollama,可以按照官方推荐的方法执行以下命令来完成自动化脚本安装: ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 此命令会下载并运行安装脚本来设置 Ollama 环境[^1]。 安装完成后,可以通过启动服务验证其正常工作状态: ```bash ollama start ``` 如果一切顺利,Ollama 将会在本地端口 `http://localhost:11434` 提供服务。 --- #### 2. 配置 DeepSeek 模型 DeepSeek 是一种先进的大语言模型系列,支持通过 Ollama 进行加载和管理。要使用 DeepSeek 模型,需先确认已成功安装 Ollama 并将其更新到最新版本。 以下是加载 DeepSeek 模型的具体操作流程: - 使用以下命令拉取 DeepSeek 模型: ```bash ollama pull deepseek/medium ``` 上述命令中的 `deepseek/medium` 表示从中等规模的 DeepSeek 模型开始测试。如果有更高性能需求,可以选择其他变体如 `deepseek/large` 或者 `deepseek/xlarge`。 一旦模型被成功拉取下来,在后续调用 API 接口中即可指定该模型作为默认选项。 --- #### 3. 实现 RAGFlow 流程集成 RAG (Retrieval-Augmented Generation) Flow 结合检索增强技术优化生成质量。为了实现这一功能链路,通常需要构建如下几个模块组件: - **向量数据库**: 存储文档数据及其对应的嵌入表示形式。 - **查询解析器**: 负责理解用户输入并将之转化为结构化请求。 - **LLM 响应处理器**: 利用预训练好的 LLM 如 DeepSeek 来生成最终回复内容。 具体实践步骤可能涉及以下方面: - 构建索引库:选择合适的开源工具比如 Milvus, Weaviate 或 Pinecone 创建高效的相似度匹配引擎; - 数据处理管道设计:定义清晰的数据流路径以便于维护扩展; - 应用层封装接口开发:对外暴露 RESTful Web Service 方便前端或其他系统调用; 这些部分可以根据实际项目情况灵活调整定制。 --- ### 示例代码片段展示 下面给出一段简单的 Python 示例程序演示如何基于 FastAPI 设置基本的服务框架并与 Ollama 协同运作: ```python from fastapi import FastAPI import requests app = FastAPI() @app.post("/generate/") async def generate_text(prompt: str): url = "http://localhost:11434" payload = {"prompt": prompt, "model": "deepseek"} response = requests.post(f"{url}/api/generate", json=payload).json() return {"result": response["response"]} ``` 以上代码创建了一个小型 HTTP Server ,允许外部客户端提交自然语言问题并通过内部调用 Ollama 获取答案返回给用户。 ---
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