写出@app.route('/api/tsjyQuery/',methods=['POST']) def post_tsjyQuery_data(): id = request.json.get('id') name = request.json.get('name') press = request.json.get('press') author = request.json.get('author') conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123456', database='图书馆', charset='utf8mb4', cursorclass=cursors.DictCursor) cursor = conn.cursor() sql = 'select * from book where name like "%%"%s"%%" and press like "%%"%s"%%" and author like "%%"%s"%%"' try: cursor.execute(sql, (name, press, author)) data = cursor.fetchall() return jsonify({'result': data, 'code': 200}) except: return jsonify({'code': 404})这段代码的功能原理

时间: 2024-04-27 07:24:19 浏览: 9
这段代码的功能是实现一个接口,通过POST请求传递参数(id, name, press, author),然后在MySQL数据库中查询符合条件的图书信息。其中,使用了模糊查询(like)来匹配name、press、author信息。最终,将查询结果通过JSON格式返回给调用者,包括查询结果和状态码(200表示成功,404表示失败)。
相关问题

#任务8:当前借阅界面,管理员用户,返回book表中已借阅、归还中、下架的图书数据;普通用户返回对应的借阅图书数据 # 接收数据{'user':''},返回json数据{'result':data,'code':200} @app.route('/api/dqjy/',methods=['POST']) def post_dqjy_data(): return {'result':data,'code':200} #任务9:当前借阅界面,归还按钮 # 接收数据{'id':''},返回json数据{'code':200} @app.route('/api/dqjygh/',methods=['POST']) def post_dqjygh_data(): return {'result':data,'code':200} #任务10:当前借阅界面,管理员归还确认按钮,完成record表的数据插入,同时更新book的信息 # 接收数据{'id':''},返回json数据{'code':200} @app.route('/api/dqjyghqr/',methods=['POST']) def post_dqjyghqr_data(): return {'result':data,'code':200} #任务11:借阅记录界面,更加普通用户或管理员查询record表中的数据,接收参数{'borrower':''},返回json数据{'result':data,'code':200} @app.route('/api/jyjl/',methods=['POST']) def post_jyjl_data(): return {'result':data,'code':200} if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) 完整代码输出

抱歉,我是一个语言模型AI,我无法输出完整代码,但是我可以给你一些参考。你可以根据任务的要求,在Flask框架下,完成对应的路由函数和数据库操作。下面是一个简单的示例代码,仅供参考: ```python from flask import Flask, request, jsonify import pymysql app = Flask(__name__) db = pymysql.connect("localhost", "root", "password", "database_name") # 任务8:获取当前借阅图书数据 @app.route('/api/dqjy/', methods=['POST']) def post_dqjy_data(): user = request.json.get('user') cursor = db.cursor() if user == 'admin': # 获取已借阅、归还中、下架的图书数据 sql = "SELECT * FROM book WHERE status IN ('borrowed', 'returning', 'offline')" else: # 获取普通用户的借阅图书数据 sql = "SELECT * FROM book WHERE borrower = '{}'".format(user) cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() cursor.close() return jsonify({'result': data, 'code': 200}) # 任务9:归还按钮 @app.route('/api/dqjygh/', methods=['POST']) def post_dqjygh_data(): book_id = request.json.get('id') cursor = db.cursor() # 将图书状态改为 returning sql = "UPDATE book SET status = 'returning', borrower = NULL WHERE id = {}".format(book_id) cursor.execute(sql) db.commit() cursor.close() return jsonify({'code': 200}) # 任务10:管理员归还确认按钮 @app.route('/api/dqjyghqr/', methods=['POST']) def post_dqjyghqr_data(): book_id = request.json.get('id') cursor = db.cursor() # 将图书状态改为 available sql = "UPDATE book SET status = 'available' WHERE id = {}".format(book_id) cursor.execute(sql) # 插入借阅记录到 record 表中 sql = "INSERT INTO record(book_id, borrower, return_date) VALUES ({}, NULL, NOW())".format(book_id) cursor.execute(sql) db.commit() cursor.close() return jsonify({'code': 200}) # 任务11:借阅记录界面 @app.route('/api/jyjl/', methods=['POST']) def post_jyjl_data(): borrower = request.json.get('borrower') cursor = db.cursor() if borrower == 'admin': # 获取所有借阅记录 sql = "SELECT r.id, b.title, r.borrower, r.borrow_date, r.return_date FROM record r JOIN book b ON r.book_id = b.id" else: # 获取普通用户的借阅记录 sql = "SELECT r.id, b.title, r.borrow_date, r.return_date FROM record r JOIN book b ON r.book_id = b.id WHERE r.borrower = '{}'".format(borrower) cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() cursor.close() return jsonify({'result': data, 'code': 200}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ```

from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/example', methods=['POST']) def example(): json_data = request.get_json() # 检查是否成功解析JSON数据 if not json_data: return '无效的JSON数据', 400 # 获取参数值 param1 = json_data.get('param1') param2 = json_data.get('param2') # 进行其他处理... return '成功' if __name__ == '__main__': app.run(),帮我转成fastapi框架

Sure, here is the equivalent code in FastAPI framework: ```python from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class ExampleRequest(BaseModel): param1: str param2: int @app.post('/example') async def example(request: ExampleRequest): # 获取参数值 param1 = request.param1 param2 = request.param2 # 进行其他处理... return {'msg': '成功'} @app.exception_handler(HTTPException) async def http_exception_handler(request, exc): return JSONResponse(content={"detail": exc.detail}, status_code=exc.status_code) if __name__ == '__main__': import uvicorn uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` Note that we are using Pydantic to define the request body schema, and we are returning a JSON response with the "msg" key. Also, we have defined an exception handler to return the error messages in a JSON format.

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請你幫我檢from flask import Flask, render_template, request, redirect import openpyxl app = Flask(__name__) # 首页,录入数据页面 @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def index(): if request.method == 'POST': # 从表单中获取数据 confirm_date = request.form['confirm_date'] shift = request.form['shift'] machine_model = request.form['machine_model'] issue = request.form['issue'] issue_qty = request.form['issue_qty'] note = request.form['note'] # 打开Excel文件并写入数据 wb = openpyxl.load_workbook('D:/data.xlsx') ws = wb.active row_count = ws.max_row ws.cell(row=row_count+1, column=1, value=confirm_date) ws.cell(row=row_count+1, column=2, value=shift) ws.cell(row=row_count+1, column=3, value=machine_model) ws.cell(row=row_count+1, column=4, value=issue) ws.cell(row=row_count+1, column=5, value=int(issue_qty)) ws.cell(row=row_count+1, column=6, value=note) wb.save('D:/data.xlsx') return redirect('/') else: return render_template('index.html') # 查询记录页面 @app.route('/search_record', methods=['GET', 'POST']) def search_record(): if request.method == 'POST': # 从表单中获取查询条件 start_date = request.form['start_date'] end_date = request.form['end_date'] machine_model = request.form['machine_model'] # 打开Excel文件并查询数据 wb = openpyxl.load_workbook('D:/data.xlsx') ws = wb.active data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2): if start_date <= str(row[0].value) <= end_date: if row[2].value == machine_model or machine_model == '全部': data.append([row[0].value, row[1].value, row[2].value, row[3].value, row[4].value, row[5].value]) return render_template('search_record.html', data=data) else: return render_template('search_record.html') if __name__ == '__main__': app.run(debug=True,host="0.0.0.0")

import cv2 import base64 import requests import translate_api from flask import Flask, request, render_template app = Flask(name) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/process', methods=['POST']) def process(): file = request.files['image'] file.save('uploaded_image.jpg') # 使用OpenCV或Pillow加载和处理图像数据 result = ''.join(ocr('uploaded_image.jpg')) #image = cv2.imread('uploaded_image.jpg') #result = image_recognition(image) translation = translate_api.translate(result) return render_template('result.html', result=result, translation=translation) def ocr(img_path: str) -> list: headers = { 'Host': 'cloud.baidu.com', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.114 Safari/537.36 Edg/89.0.774.76', 'Accept': '/', 'Origin': 'https://cloud.baidu.com', 'Sec-Fetch-Site': 'same-origin', 'Sec-Fetch-Mode': 'cors', 'Sec-Fetch-Dest': 'empty', 'Referer': 'https://cloud.baidu.com/product/ocr/general', 'Accept-Language': 'zh-CH,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6', } # 打开图片并对其使用 base64 编码 with open(img_path, 'rb') as f: img = base64.b64encode(f.read()) data = { 'image': 'data:image/jpeg;base64,'+str(img)[2:-1], 'image_url': '', 'type': 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic', 'detect_direction': 'false' } # 开始调用 ocr 的 api response = requests.post( 'https://cloud.baidu.com/aidemo', headers=headers, data=data) ocr_text = [] result = response.json()['data'] if not result.get('words_result'): return [] # 将识别的字符串添加到列表里面 for r in result['words_result']: text = r['words'].strip() ocr_text.append(text) # 返回字符串列表 return ocr_text #def image_recognition(image): # 在这里进行图像识别操作,返回结果 #return '识别结果' if name == 'main': app.run() 修改代码

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