requests二次封装_捕获异常

1、封装类无构造函数,实例化类不需传参,在使用对应方法时进行传参

import  requests
import  nnlog
import  time

class MyRequests:
    #类实例方法--post
    def post_method(self,url,data=None,header=None,file=None,format=1): #类实例方法带传参
        try: #post请求异常捕获
            self.result=requests.post(url,data,headers=header,files=file)
        except Exception as error_info:
            self.write_log(error_info) #如果有异常调用日志模块写入日志文件
        else:
            return self.format_result(format) #如果没有错误根据用户传入的格式ID,返回对应得格式
    def get_method(self,url,data=None,header=None,file=None,format=1): #类实例方法带传参
        try: #get请求异常捕获
            self.result= requests.get(url,data,headers=header,files=file)
        except Exception as error_info:
            self.write_log(error_info) #如果有异常调用日志模块写入日志文件
        else:
            return  self.format_result(format) #如果没有错误根据用户传入的格式ID,返回对应得格式

    @classmethod  #类方法
    def write_log(cls,error_info):
        log = nnlog.Logger('test.log', level='info', backCount=5, when='d') #实例化日志类
        log.info(error_info) #调用日志的信息级别方法
        time.sleep(4)

    def format_result(self,format): #结果返回类型类实例方法
        if  format==1:
            return  self.result.text   #返回字符串类型
        elif format==2:
            return  self.result.content.decode('utf-8') #返回byte类型方法
        elif format==3:
            return self.result.json() #返回字典类型
        else:
            return print("无您需要的格式") #输入的类型错误

2、封装类有构造函数,实例化类需传参,在使用对应方法时不传参直接调用方法

import  requests
import  nnlog
import  time

class Requests:
    #构造函数,实例化时需要把传参传入
    def __init__(self,url,data=None,header=None,file=None,format=1):
            self.url = url
            self.data = data
            self.header = header
            self.file = file
            self.format=format

    def post_method(self): #post类实例方法
        try: #post请求异常捕获
           self.result=requests.post(self.url,self.data,headers=self.header,files=self.file)
        except Exception as error_info:
            self.write_log(error_info)  #如果有异常调用日志模块写入日志文件
        else:
            return  self.format_result()#如果没有错误根据用户传入的格式ID,返回对应得格式

    def get_method(self):
        try:#get请求异常捕获
            self.result= requests.get(self.url, self.data, headers=self.header, files=self.file)
        except Exception as error_info:
            self.write_log(error_info) #如果有异常调用日志模块写入日志文件
        else:
            return self.format_result() #如果没有错误根据用户传入的格式ID,返回对应得格式

    @classmethod
    def write_log(cls,error_info):
        log = nnlog.Logger('test.log', level='info', backCount=5, when='d')#实例化日志类
        log.info(error_info)#调用日志的信息级别方法
        time.sleep(4)

    def format_result(self): #结果返回类型类实例方法
        if self.format==1:
            return  self.result.text #返回字符串类型
        elif self.format==2:
            return  self.result.content.decode('utf-8')#返回byte类型方法
        elif self.format==3:
            return self.result.json() #返回字典类型
        else:
            return print("无您需要的格式")

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaokuangnvhai/p/11164343.html

<think>我们正在讨论如何在Langflow中进行二次开发并集成RAGFlow。根据引用内容,Langflow和RAGFlow都是大模型应用开发平台,但它们的设计目标不同:Langflow更注重低代码工作流设计,而RAGFlow专注于文档密集型的RAG应用。因此,集成它们需要一些技术工作。###集成思路根据引用[1]和[2]的建议,我们可以采用以下步骤:1.**在Langflow中设计工作流**:使用Langflow的可视化界面构建基础流程,包括LLM调用、条件分支等。2.**导出Langflow工作流代码**:Langflow支持将工作流导出为Python代码。3.**在RAGFlow中嵌入工作流**:将导出的代码封装成自定义组件,并集成到RAGFlow的检索增强流程中。###详细步骤####步骤1:在Langflow中设计工作流-访问Langflow的Web界面(通常为`http://localhost:7860`)-拖拽组件构建流程,例如:-文本输入组件→文本分割组件→向量检索组件→LLM组件→输出组件-调试并确保工作流运行正常####步骤2:导出工作流为Python代码-在Langflow界面点击"Export"按钮,选择"PythonCode"-将生成的代码保存为`my_workflow.py`,内容示例:```pythonfromlangflowimportload_flow_from_jsonflow=load_flow_from_json("flow.json")#运行工作流result=flow(inputs={"input_text":"用户问题"})```####步骤3:将工作流封装为RAGFlow自定义组件1.**在RAGFlow中创建新组件**:-在RAGFlow的`components/`目录下创建`my_component.py`:```pythonfromragflow.componentsimportComponentfrom.my_workflowimportflow#导入Langflow工作流classLangflowComponent(Component):defrun(self,input_text:str)->str:#调用Langflow工作流result=flow(inputs={"input_text":input_text})returnresult['output']```2.**注册组件**:-在`components/__init__.py`中添加:```pythonfrom.my_componentimportLangflowComponent__all__=[...,"LangflowComponent"]```####步骤4:在RAGFlow流程中使用组件-编辑RAGFlow的管道配置文件(如`pipeline.yaml`):```yamlsteps:-name:langflow_processorcomponent:LangflowComponentinputs:-{name:"input_text",source:"query"}-name:rag_enhancecomponent:VectorRetrieverinputs:-{name:"query",source:"langflow_processor.output"}...```###验证集成启动RAGFlow服务,测试包含Langflow组件的流程:```bashcurl-XPOSThttp://localhost:8000/run\-H"Content-Type:application/json"\-d'{"input_text":"Langflow和RAGFlow的区别?"}'```###注意事项1.**依赖管理**:确保Langflow和RAGFlow使用兼容的Python版本(如langchain版本)2.**性能优化**:复杂工作流可能增加延迟,建议:-对Langflow组件异步调用-添加缓存机制(如Redis)3.**错误处理**:在工作流代码中添加异常捕获,避免RAGFlow整体失败>通过这种方式,您可以在RAGFlow中复用Langflow设计的复杂逻辑,同时利用RAGFlow的文档检索能力[^1][^2]。§§相关问题§§1.如何解决Langflow和RAGFlow的版本冲突?2.如何优化Langflow工作流在RAGFlow中的执行效率?3.有没有开源的Langflow与RAGFlow集成示例项目?4.RAGFlow如何支持多模态文件处理?</think>### Langflow 二次开发集成 RAGFlow 方法教程 #### 一、集成原理与架构设计 Langflow 作为可视化低代码工作流平台,与 RAGFlow(文档智能处理框架)的集成核心是通过 **自定义组件开发** 实现。整体架构如下: ``` 用户界面 │ ├── Langflow 工作流 │ ├── 标准组件 (LLM调用/条件分支等) │ └── RAGFlow 自定义组件 (核心集成点) → 通过API连接 │ │ │ └── RAGFlow 服务 │ ├── 文档解析 │ ├── 向量检索 │ └── 知识增强生成 │ └── 输出结果 ``` #### 二、集成步骤详解 ##### 1. 环境准备 ```bash # 安装 Langflow 开发环境 git clone https://github.com/langflow-ai/langflow cd langflow pip install -r requirements.txt # 部署 RAGFlow 服务 (Docker方式) docker run -d --name ragflow \ -p 7970:7970 \ -v /path/to/your/docs:/docs \ infiniflow/ragflow:latest ``` ##### 2. 创建 RAGFlow 自定义组件 在 Langflow 项目中创建 `custom_components/ragflow_component.py`: ```python from langflow import CustomComponent from langflow.field_typing import Text import requests class RAGFlowComponent(CustomComponent): display_name = "RAGFlow 处理器" description = "集成 RAGFlow 的文档智能处理" def build_config(self): return { "query": {"display_name": "用户查询", "info": "输入需要检索的问题"}, "api_key": {"display_name": "API密钥", "password": True}, "collection": {"display_name": "文档集合", "options": ["技术文档", "产品手册"]} } def build(self, query: str, api_key: str, collection: str) -> Text: # 调用 RAGFlow API response = requests.post( "http://localhost:7970/api/v1/retrieval", json={ "query": query, "collection_name": collection }, headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"} ) if response.status_code == 200: return response.json()["answer"] else: raise ValueError(f"RAGFlow 请求失败: {response.text}") ``` ##### 3. 注册自定义组件 在 `langflow/__init__.py` 中添加: ```python from .custom_components.ragflow_component import RAGFlowComponent __all__ = [..., "RAGFlowComponent"] ``` ##### 4. 在工作流中使用组件 启动 Langflow 后,在可视化编辑器: 1. 在组件找到 **RAGFlow 处理器** 2. 配置参数: - `API密钥`:RAGFlow 控制台获取 - `文档集合`:选择已上传的文档集 3. 连接输入输出节点: ``` 用户输入 → RAGFlow处理器 → LLM生成 → 输出结果 ``` #### 三、高级集成技巧 ##### 1. 文档预处理器 在 RAGFlow 处理前添加文档清洗组件: ```python # 在 RAGFlowComponent 前添加 from langflow.components import TextCleaner cleaner = TextCleaner() cleaned_text = cleaner.clean(user_input) ``` ##### 2. 混合工作流设计 ```mermaid graph LR A[用户问题] --> B{RAGFlow处理器} B -->|知识检索| C[LLM生成] A -->|直接问题| C C --> D[结果输出] ``` ##### 3. 性能优化 ```python # 添加缓存机制 from langflow.utils.cache import lru_cache @lru_cache(maxsize=100) def call_ragflow(query, collection): # API调用代码 ``` #### 四、调试与部署 1. **调试模式**: ```bash LANGFLOW_DEBUG=1 python -m langflow ``` 2. **生产部署**: ```yaml # docker-compose.yml services: langflow: image: langflowai/langflow:latest ports: - "7860:7860" volumes: - ./custom_components:/app/custom_components ragflow: image: infiniflow/ragflow:latest ports: - "7970:7970" volumes: - ./docs:/docs ``` #### 五、最佳实践建议 1. **文档管理**: - 使用 RAGFlow 的 `/api/v1/collections` 接口动态管理文档集 - 定期通过 cron 任务更新文档索引 2. **安全增强**: ```python # 添加请求验证 def build(self, query: str, api_key: str, collection: str): if not valid_collection(collection): raise ValueError("非法文档集合") ``` 3. **监控集成**: - 在 RAGFlow 组件中添加 Prometheus 指标导出 - 使用 Langflow 的日志流水线跟踪检索过程 > 此集成方案结合了 Langflow 的低代码优势和 RAGFlow 的专业文档处理能力,适用于知识问答、技术文档助手等场景[^1][^2]。
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