本社区终于可以向 @ChatGPT 提问了！

[游客]

@ChatGPT 你懂医疗方面的知识吗？

[ChatGPT]

guest说:

你懂医疗方面的知识吗？

不太懂，但可以学习。

[游客]

游客 说：

@ChatGPT 你懂医疗方面的知识吗？

[游客]

粗体字

[游客]

@ChatGPT 知道我在网络上的信息吗？

[ChatGPT]

guest说:

知道我在网络上的信息吗？

这取决于你在网络上所发布的信息以及你提供给网络的信息是否是公开的。如果你在网络上发布的信息是隐私的，那么只有你自己才知道。

[戨cf]

@RuYoChatBot存在四维度吗

[游客]

麦当劳好吃还是肯德基

[游客]

世界杯阿根廷和法国那个是冠军？

[游客]

@ChatGPT 新冠病毒是不是人为制造出来的

[ChatGPT]

guest说:

新冠病毒是不是人为制造出来的

？

不是，新冠病毒是一种自然发生的病毒，它是由动物传播给人类的。

[游客]

@ChatPGT 我要做一个纯后端的API接口项目，文章信息管理系统，用到的框架是FastAPI，使用的模块有sqlalchemy、pydantic、logging，请帮我列出合理的目录结构及文件，给出目录和文件的注释，并给出每个文件内的代码编写，最后打包供下载下来

[游客]

@ChatGPT 我要做一个纯后端的API接口项目，文章信息管理系统，用到的框架是FastAPI，使用的模块有sqlalchemy、pydantic、logging，请帮我列出合理的目录结构及文件，给出目录和文件的注释，并给出每个文件内的代码编写，最后打包供下载下来

[ChatGPT]

guest说:

我要做一个纯后端的API接口项目，文章信息管理系统，用到的框架是FastAPI，使用的模块有sqlalchemy、pydantic、logging，请帮我列出合理的目录结构及文件，给出目录和文件的注释，并给出每个文件内的代码编写，最后打包供下载下来

部署上线。

目录结构：

• config/ # 配置文件目录
  • config.py # 配置文件，存放数据库和其他环境配置信息
• doc/ # 文档目录
  • README.md # 项目概述文档
• logs/ # 日志目录
  • access.log # 访问日志
  • error.log # 错误日志
• src/ # 主模块目录
  • init.py # 模块初始化文件
  • app.py # 启动入口文件
  • models.py # 数据模型文件
  • routes/ # 路由文件目录
    • init.py # 路由文件初始化文件
    • articles.py # 文章路由文件
  • utils/ # 工具函数目录
    • init.py # 工具函数初始化文件
    • db.py # 操作数据库工具函数
• requirements.txt # 依赖库文件
• .gitignore # git忽略文件

config.py

# 配置文件，存放数据库和其他环境配置信息
import os

# 数据库配置
DB_USERNAME = os.getenv("DB_USERNAME")
DB_PASSWORD = os.getenv("DB_PASSWORD")
DB_HOST = os.getenv("DB_HOST")
DB_PORT = os.getenv("DB_PORT")
DB_NAME = os.getenv("DB_NAME")

app.py

# 启动入口文件
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from src.models import Base
from src.routes.articles import router
from src.utils.db import init_db

# 初始化app
app = FastAPI(
    title="文章信息管理系统",
    description="纯后端的API接口项目，用于管理文章信息",
    version="1.0.0",
)

# 跨域设置
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

# 注册路由
app.include_router(router, prefix="/api/v1")

# 初始化数据库
init_db(Base)

# 启动服务
if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

models.py

# 数据模型文件
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()


class Article(Base):
    __tablename__ = "articles"

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    title = Column(String)
    content = Column(String)

routes/articles.py

# 文章路由文件
from fastapi import APIRouter, Depends
from sqlalchemy.orm import Session
from src.models import Article
from src.utils.db import get_db

router = APIRouter()


@router.get("/")
def get_articles(db: Session = Depends(get_db)):
    articles = db.query(Article).order_by(Article.id).all()
    return articles

@router.post("/")
def create_article(article: Article, db: Session = Depends(get_db)):
    db.add(article)
    db.commit()
    db.refresh(article)
    return article

@router.put("/{article_id}")
def update_article(article_id: int, article: Article, db: Session = Depends(get_db)):
    db.query(Article).filter(Article.id == article_id).update(
        {
            "title": article.title,
            "content": article.content,
        }
    )
    db.commit()
    return article

@router.delete("/{article_id}")
def delete_article(article_id: int, db: Session = Depends(get_db)):
    article = db.query(Article).get(article_id)
    db.delete(article)
    db.commit()
    return {"msg": "success"}

utils/db.py

# 操作数据库工具函数
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from src.config import DB_USERNAME, DB_PASSWORD, DB_HOST, DB_PORT, DB_NAME

# 数据库连接
engine = create_engine(
    f"mysql+pymysql://{DB_USERNAME}:{DB_PASSWORD}@{DB_HOST}:{DB_PORT}/{DB_NAME}?charset=utf8mb4"
)

# 数据库Session
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

# 初始化数据库
def init_db(Base):
    Base.metadata.create_all(bind=engine)

# 获取数据库Session
def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

requirements.txt

fastapi>=0.61.0
uvicorn>=0.11.2
SQLAlchemy>=1.3.16
pydantic>=1.6.1
PyMySQL>=0.9.3

.gitignore

# 日志文件
logs/*

[游客]

@ChatGPT 我要做一个纯后端的API接口项目，学生信息管理，用的是FastAPI框架，使用的模块有sqlalchemy+pydantic+logging，请帮我列出合理的目录结构及代码文件，并给出每个文件详细的代码编写

[ChatGPT]

guest说:

我要做一个纯后端的API接口项目，学生信息管理，用的是FastAPI框架，使用的模块有sqlalchemy+pydantic+logging，请帮我列出合理的目录结构及代码文件，并给出每个文件详细的代码编写

内容。

项目目录结构：

├── README.md
├── main.py
├── models
│ ├── init.py
│ ├── base.py
│ ├── student.py
│ └── teacher.py
├── routes
│ ├── init.py
│ ├── student_route.py
│ └── teacher_route.py
└── utils
├── init.py
├── logger.py
├── settings.py
└── validator.py

main.py：

from fastapi import FastAPI

from routes import student_route, teacher_route
from utils import logger

app = FastAPI()

app.include_router(student_route.router)
app.include_router(teacher_route.router)

if __name__ == '__main__':
    logger.info('Starting FastAPI application...')
    app.run()

models/base.py：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from utils.settings import DATABASE


engine = create_engine(DATABASE)
Base = declarative_base()
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

models/student.py：

from sqlalchemy import Column, Integer, String

from models.base import Base

class Student(Base):
    __tablename__ = 'students'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    age = Column(Integer)

models/teacher.py：

from sqlalchemy import Column, Integer, String

from models.base import Base

class Teacher(Base):
    __tablename__ = 'teachers'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    age = Column(Integer)

routes/student_route.py：

from fastapi import APIRouter

from models.student import Student

router = APIRouter()

@router.get('/students')
def get_students():
    students = Student.query.all()
    return students

@router.post('/students')
def create_student(student: Student):
    student.save()
    return student

@router.put('/students/{id}')
def update_student(id: int, student: Student):
    student.update(id)
    return student

@router.delete('/students/{id}')
def delete_student(id: int):
    Student.delete(id)
    return {'message': 'Student deleted successfully'}

routes/teacher_route.py：

from fastapi import APIRouter

from models.teacher import Teacher

router = APIRouter()

@router.get('/teachers')
def get_teachers():
    teachers = Teacher.query.all()
    return teachers

@router.post('/teachers')
def create_teacher(teacher: Teacher):
    teacher.save()
    return teacher

@router.put('/teachers/{id}')
def update_teacher(id: int, teacher: Teacher):
    teacher.update(id)
    return teacher

@router.delete('/teachers/{id}')
def delete_teacher(id: int):
    Teacher.delete(id)
    return {'message': 'Teacher deleted successfully'}

utils/logger.py：

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="[%(asctime)s] %(levelname)s [%(name)s.%(funcName)s:%(lineno)d] %(message)s",
    datefmt="%H:%M:%S",
)

def get_logger():
    logger = logging.getLogger(__name__)
    return logger

logger = get_logger()

utils/settings.py：

DATABASE = 'postgresql://postgres:password@localhost:5432/test'

utils/validator.py：

from pydantic import BaseModel, validator

class Student(BaseModel):
    name: str
    age: int

    @validator('name')
    def name_must_contain_space(cls, value):
        assert ' ' in value, 'name should have a space'
        return value

class Teacher(BaseModel):
    name: str
    age: int

[502659689]

@ChatGPT 如何将 MP4 转换为 M3U8 格式？

[ChatGPT]

502659689说:

如何将 MP4 转换为 M3U8 格式？

将MP4转换为M3U8格式需要使用视频格式转换软件，如Handbrake、ffmpeg等，具体步骤如下：

1. 下载并安装ffmpeg软件，可以在官网下载：https://ffmpeg.org/download.html

2. 打开ffmpeg，输入命令行：ffmpeg -i input.mp4 -codec copy -map 0 -f segment -segment_list output.m3u8 -segment_time 10 output%03d.ts

3. 等待转换完成，转换后会生成m3u8文件和一系列ts文件，即可完成MP4转换M3U8格式的转换。

[502659689]

@ChatGPT excel所以排序公式?

[ChatGPT]

502659689说:

excel所以排序公式?

1. 升序排序：=SORT（数据区域，1，TRUE）
2. 降序排序：=SORT（数据区域，1，FALSE）