SqlAlchemy 公用连接类

本文介绍了一个使用Python的SQLAlchemy库实现数据库操作的例子。通过ORM方式连接MSSQL数据库,并自动映射表结构,实现了数据库会话管理。此方法简化了数据库交互过程。

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

from sqlalchemy import create_engine, MetaData
from sqlalchemy.ext.automap import automap_base
from sqlalchemy.orm import Session


class SqlAlchemyDB(object):
    def __init__(self, _dbname, _tables):
        self.dbName = _dbname
        print('connection..  ', self.dbName)
        connect_string = "mssql+pymssql://user:password@db_url:3433/" + _dbname + "?charset=utf8"
        self.engine = create_engine(connect_string)
        self.meatdata = MetaData()
        self.meatdata.reflect(bind=self.engine, only=_tables)
        self.base = automap_base(metadata=self.meatdata)
        self.base.prepare()
        self.session = Session(self.engine)

  

转载于:https://www.cnblogs.com/412013cl/p/10591869.html

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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