C:\Users\szy132025857\Desktop\crm\node_modules\mysql\lib\protocol\Parser.js:437 throw err; // Rethrow non-MySQL errors

这是一个错误信息，它指出在解析MySQL协议时发生了错误，并且建议重新抛出非MySQL错误。根据提供的引用内容，无法确定具体的问题和解决方法。要解决此错误，您可以尝试以下几个步骤：

1. 检查引用中提到的文件路径是否正确。确保文件存在并且路径正确。
2. 检查MySQL连接的参数是否正确。确保连接字符串中的主机名、端口号、数据库名称、用户名和密码等参数正确无误。
3. 检查MySQL服务器是否正在运行，并且可以从您的计算机访问到它。
4. 检查您的代码是否正确。确保您的代码没有语法错误，并且正确地使用了MySQL协议和相关的API。

如果您能提供更多的上下文信息和代码示例，我将能够更准确地帮助您解决问题。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "c:\Users\szy\Desktop\work\pachong2.py", line 32, in <module> results_df = results_df.append({'化合物名称': compound_name, '沸点': boiling_point}, ignore_index=True) File "C:\Users\szy\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5989, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append' 你写的代码出现这样的问题怎么解决

这个问题是因为最新版本的pandas库中，DataFrame对象不再具有`append`方法。相反，我们可以使用`concat`函数来连接DataFrame对象。

请将以下代码行：

results_df = results_df.append({'化合物名称': compound_name, '沸点': boiling_point}, ignore_index=True)

更改为：

new_row = pd.DataFrame({'化合物名称': [compound_name], '沸点': [boiling_point]})
results_df = pd.concat([results_df, new_row], ignore_index=True)

这样就可以解决这个问题了。我们创建一个新的DataFrame对象`new_row`，并使用`concat`函数将其与现有的`results_df`连接起来。请注意，我们将化合物名称和沸点都用列表的形式传递给DataFrame，以便正确地构建新行。

运行修改后的代码，应该就不会再出现AttributeError了。希望能帮到你！

import pubchempy import pandas as pd import numpy as np with open('C:\\Users\\szy\\Desktop\\work\\name2.txt','r',encoding='utf-8-sig') as file1: file_lines=file1.readlines() name_list=[] a=[] cc=[] d=[] f=[] g=[] h=[] t=[] for i in file_lines: j=i.strip() name_list.append(str(j)) for k in name_list: results = pubchempy.get_compounds(k, 'name') for l in results: try: print('CID: {}\tName: {}\tMolfor: {}\tSmi: {}\tSyn: {}'.format(l.cid, l.iupac_name,l.molecular_formula,l.isomeric_smiles,l.exact_mass,l.h_bond_donor_count,l.h_bond_acceptor_count)) MFs=l.molecular_formula ISs=l.isomeric_smiles Cis=l.cid Mass=l.exact_mass Hbonddonor=l.h_bond_donor_count Hbondacceptor=l.h_bond_acceptor_count a.append(k) cc.append(MFs) d.append(ISs) f.append(Cis) g.append(Mass) h.append(Hbonddonor) t.append(Hbonddonor) except (pubchempy.BadRequestError,TimeoutError,ValueError): pass dataframe=pd.DataFrame({'name':a,'molecular formula':cc,'smiles':d,'cid':f,'Mass':g,'Hbondacceptor':t,'Hbonddonor':h}) dataframe.to_csv ("C:\\Users\\szy\\Desktop\\work\\database.csv",index=False,sep=',') 在这段代码中加入从pubchem中检索化合物沸点的功能代码

要在代码中添加从 PubChem 检索化合物沸点的功能，你可以使用 PubChemPy 提供的 `get_properties` 函数来获取化合物的属性信息，包括沸点。以下是修改后的代码示例：

import pubchempy
import pandas as pd

with open('C:\\Users\\szy\\Desktop\\work\\name2.txt', 'r', encoding='utf-8-sig') as file1:
    file_lines = file1.readlines()
    name_list = []
    cid_list = []
    boiling_point_list = []

    for i in file_lines:
        j = i.strip()
        name_list.append(str(j))

    for name in name_list:
        try:
            # 获取化合物信息
            compounds = pubchempy.get_compounds(name, 'name')
            
            for compound in compounds:
                cid_list.append(compound.cid)
                
                # 获取化合物的属性信息
                properties = pubchempy.get_properties('Boiling Point', compound.cid, 'cid')
                
                if properties:
                    # 提取沸点值
                    boiling_point = properties[0].get('Boiling Point', None)
                    boiling_point_list.append(boiling_point)
                else:
                    boiling_point_list.append(None)
        
        except (pubchempy.BadRequestError, TimeoutError, ValueError):
            pass

    dataframe = pd.DataFrame({'name': name_list, 'cid': cid_list, 'boiling_point': boiling_point_list})
    dataframe.to_csv("C:\\Users\\szy\\Desktop\\work\\database.csv", index=False, sep=',')

这个代码将从指定文件中读取化合物名称，然后使用 PubChemPy 获取每个化合物的 CID，并且通过使用 `get_properties` 函数获取其沸点信息。最后，将化合物名称、CID 和沸点数据保存到一个 CSV 文件中。

请注意，可能会有一些化合物在 PubChem 中没有沸点数据，因此在处理时需要考虑到这种情况。