使用Dify访问mysql数据库详细代码示例

2025-03-16 13:50

本文主要是介绍使用Dify访问mysql数据库详细代码示例,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

《使用Dify访问mysql数据库详细代码示例》:本文主要介绍使用Dify访问mysql数据库的相关资料,并详细讲解了如何在本地搭建数据库访问服务,使用ngrok暴露到公网,并创建知识库、数据库访...

使用Dify访问mysql数据库详细代码示例

1、在本地搭建数据库访问的服务,并使用ngrok暴露到公网。

#sql_tools.py

from flask import Flask, request, jsonify
import mysql.connector

# 数据库连接配置
config = {
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password',
    'host': 'localhost',
    'database': 'your_database',
    'raise_on_warnings': True
}

# 初始化Flask应用
app = Flask(__name__)

# 连接数据库
def connect_to_database():
    try:
        conn = mysql.connector.connect(**config)
        print("Connected to MySQL database")
        return conn
    except mysql.connector.Error as err:
        print(f"Error: {err}")
        return None

# 执行SQL查询
def execute_query(conn, sql):
    cursor = conn.cursor()
    try:
        cursor.execute(sql)
        if sql.strip().lower().startswith("select"):
            # 如果是查询操作,返回结果
            result = cursor.fetchall()
            return result
        else:
            # 如果是插入、更新、删除操作,提交事务并返回受影响的行数
            conn.commit()
            return cursor.rowcount
    except mysql.connector.Error as err:
        print(f"Error executing SQL: {err}")
        return None
    finally:
        cursor.close()

# HTTP接口:执行SQL
@app.route('/execute', methods=['POST'])
def execute_sql():
    # 获取请求中的SQL语句
    data = request.json
    if not data or 'sqhttp://www.chinasem.cnl' not in data:
        return jsonify({"error": "SQL statement is required"}), 400

    sql = data['sql']
    conn = connect_to_database()
    if not conn:
        return jsonify({"error": "Failed to connect to database"}), 500

    # 执行SQL
    result = execute_query(conn, sql)
    conn.close()

    if result is None:
     javascript   return jsonify({"error": "Failed to execute SQL"}), 500

    # 返回结果
    return jsonify({"result": result})

# 启动Flask应用
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=3000)

2、创建知识库,导入表结构描述。

使用Dify访问mysql数据库详细代码示例

3、创建数据库访问工作流。

使用Dify访问mysql数据库详细代码示例

代码执行:

import requests
def main(sql: str) -> dict:
    # 定义API的URL
    url = "https://xxx.ngrok-free.app/execute"

    # 构造请求体
    payload = {
        "sql": sql
    }

    # 发送POST请求
    try:
        response = requests.post(url, json=payload)
    
        # 检查响应状态码
        pythonif response.status_code == 200:
            # 解析响应数据
            result = response.json()
            return {
                "result": f"javascript{result}"
            }
        else:
            return {
                "result": f"请求失败,状态码:{response.status_code},{response.json()}"
            }
    except requests.exceptions.RequestException ajavascripts e:
        return {
            "result": f"请求异常:{e}"
        }

4、创建数据库智能体

使用Dify访问mysql数据库详细代码示例

使用Dify访问mysql数据库详细代码示例

使用Dify访问mysql数据库详细代码示例

总结

到此这篇关于使用Dify访问mysql数据库的文章就介绍到这了,更多相关Dify访问mysql数据库内容请搜索China编程(www.chinasem.cn)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程China编程(www.chinasem.cn)!

这篇关于使用Dify访问mysql数据库详细代码示例的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1153783

相关文章

使用Python实现矢量路径的压缩、解压与可视化

《使用Python实现矢量路径的压缩、解压与可视化》在图形设计和Web开发中,矢量路径数据的高效存储与传输至关重要,本文将通过一个Python示例,展示如何将复杂的矢量路径命令序列压缩为JSON格式,... 目录引言核心功能概述1. 路径命令解析2. 路径数据压缩3. 路径数据解压4. 可视化代码实现详解1

Pandas透视表(Pivot Table)的具体使用

《Pandas透视表(PivotTable)的具体使用》透视表用于在数据分析和处理过程中进行数据重塑和汇总,本文就来介绍一下Pandas透视表(PivotTable)的具体使用,感兴趣的可以了解一下... 目录前言什么是透视表?使用步骤1. 引入必要的库2. 读取数据3. 创建透视表4. 查看透视表总结前言

Python 交互式可视化的利器Bokeh的使用

《Python交互式可视化的利器Bokeh的使用》Bokeh是一个专注于Web端交互式数据可视化的Python库,本文主要介绍了Python交互式可视化的利器Bokeh的使用,具有一定的参考价值,感... 目录1. Bokeh 简介1.1 为什么选择 Bokeh1.2 安装与环境配置2. Bokeh 基础2

Android使用ImageView.ScaleType实现图片的缩放与裁剪功能

《Android使用ImageView.ScaleType实现图片的缩放与裁剪功能》ImageView是最常用的控件之一,它用于展示各种类型的图片,为了能够根据需求调整图片的显示效果,Android提... 目录什么是 ImageView.ScaleType?FIT_XYFIT_STARTFIT_CENTE

MySQL 中的 JSON 查询案例详解

《MySQL中的JSON查询案例详解》:本文主要介绍MySQL的JSON查询的相关知识,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录mysql 的 jsON 路径格式基本结构路径组件详解特殊语法元素实际示例简单路径复杂路径简写操作符注意MySQL 的 J

pandas中位数填充空值的实现示例

《pandas中位数填充空值的实现示例》中位数填充是一种简单而有效的方法,用于填充数据集中缺失的值,本文就来介绍一下pandas中位数填充空值的实现,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录什么是中位数填充?为什么选择中位数填充?示例数据结果分析完整代码总结在数据分析和机器学习过程中,处理缺失数

Java学习手册之Filter和Listener使用方法

《Java学习手册之Filter和Listener使用方法》:本文主要介绍Java学习手册之Filter和Listener使用方法的相关资料,Filter是一种拦截器,可以在请求到达Servl... 目录一、Filter(过滤器)1. Filter 的工作原理2. Filter 的配置与使用二、Listen

Pandas使用AdaBoost进行分类的实现

《Pandas使用AdaBoost进行分类的实现》Pandas和AdaBoost分类算法,可以高效地进行数据预处理和分类任务,本文主要介绍了Pandas使用AdaBoost进行分类的实现,具有一定的参... 目录什么是 AdaBoost?使用 AdaBoost 的步骤安装必要的库步骤一:数据准备步骤二:模型

Pandas统计每行数据中的空值的方法示例

《Pandas统计每行数据中的空值的方法示例》处理缺失数据(NaN值)是一个非常常见的问题,本文主要介绍了Pandas统计每行数据中的空值的方法示例,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录什么是空值?为什么要统计空值?准备工作创建示例数据统计每行空值数量进一步分析www.chinasem.cn处

使用Pandas进行均值填充的实现

《使用Pandas进行均值填充的实现》缺失数据(NaN值)是一个常见的问题,我们可以通过多种方法来处理缺失数据,其中一种常用的方法是均值填充,本文主要介绍了使用Pandas进行均值填充的实现,感兴趣的... 目录什么是均值填充?为什么选择均值填充?均值填充的步骤实际代码示例总结在数据分析和处理过程中,缺失数