【腾讯云】AI驱动TDSQL-C Serveress 数据库技术实战营-如何是从0到1体验电商可视化分析小助手得统计功能，一句话就能输出目标统计图
欢迎来到《小5讲堂》
这是《腾讯云》系列文章，每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。
温馨提示：博主能力有限，理解水平有限，若有不对之处望指正！
目录
- 背景
- 效果图
- 流程图
- 创建数据库
-
- 基本信息
- 数据库配置
- 设置密码
- 控制台
- 开启公网访问
- 登录管理工具
- 新建数据库
- 新建表
- 表和数据SQL
- 部署算力服务器
-
- 基本信息
- 选择应用
- 应用详情
- 查看HAI
- 本地python环境搭建
-
- 下载地址
- 安装依赖
- 构建应用
-
- 搭建项目框架
- 配置文件代码
- 详细说明
- 应用开发代码
- 运行和效果
- 踩坑经验
-
- 未找到模块
- 未找到表
- 输出效果
背景
AI 技术的应用极大地提升了运营效率，并为电商行业带来了个性化推荐、用户行为分析、库存管理和市场趋势预测等关键领域的数据分析能力，在这种背景下，构建一个高效、可靠的AI电商数据分析系统显得尤为关键。
基于这个背景下，如何利用腾讯云的高性能应用服务 HAI 和TDSQL-C MySQL Serverless 版构建 AI电商数据分析系统。HAI作为一个面向AI和科学计算的GPU应用服务产品，提供了强大的计算能力，使得复杂AI模型如LLM的快速部署和运行成为可能，进而支持自然语言处理和图像生成等高级任务。与此同时，TDSQL-C MySQL版作为一款云原生关系型数据库，其100%的MySQL兼容性，以及极致的弹性、高性能和高可用性，使其成为电商业务中处理海量数据存储和查询的理想选择。
让我们一起探索下，TDSQL数据库是如何与HAI结合通过一句话就能输出统计目标图？
下面将通过 Python 编程语言和基于 Langchain 的框架，逐步完成系统的构建和部署。
效果图
下面展示的就是本次完成部署后网页端输出的统计数据效果图。
流程图
创建数据库
基本信息
云原生数据库 TDSQL-C（Cloud Native Database TDSQL-C）简称 TDSQL-C。
TDSQL-C 是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级分布式云数据库。
融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，100%兼容 MySQL 和 PostgreSQL，实现超百万级 QPS 的高吞吐，海量分布式智能存储，保障数据安全可靠。
数据库配置
访问腾讯云官网申请 TDSQL-C Mysql 服务器
地址：https://cloud.tencent.com/product/tdsqlc
实例形态选择Serverless，数据库引擎选择MySql。
其他按默认，也可以根据自己情况选择，私有网络第一次使用可以留空，创建完成后会自动生成。
数据库版本博主这里选择MySQL8.0，其他都是默认选项。
设置密码
管理员账号名默认就是root，密码这个需要自己设置和记住，后续就是要使用。
高级配置这里的表名大小写选择不敏感，其他都是默认选择。
控制台
完成上面操作后，可以在数据库控制台查看相关信息。
控制台地址：https://console.cloud.tencent.com/cynosdb/mysql/ap-shanghai/cluster/cynosdbmysql-58ufm8lc/detail
开启公网访问
鼠标移动到红色框区域就会有一个开启的按钮，点击就会生成主机和端口信息。
登录管理工具
点击右上角的登录
账号就是前面默认的root，密码就是刚刚自己设置的值。
新建数据库
这里博主命名新建的数据库名称为shop，当然自己实际业务进行命名。
熟悉mysql的朋友，估计看到这些操作都很熟悉了。
新建表
选择刚刚创建好的shop数据库，然后点击SQL窗口，在窗口输入执行的SQL，最后点击【执行】按钮。
表和数据SQL
这里提供一份示例SQL表和数据。
下面语句会执行创建三张表，ecommerce_sales_stats、users、orders
CREATE TABLE `ecommerce_sales_stats` (`category_id` int NOT NULL COMMENT '分类ID（主键）',`category_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '分类名称',`total_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '总销售额',`steam_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT 'Steam平台销售额',`offline_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '线下实体销售额',`official_online_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '官方在线销售额',PRIMARY KEY (`category_id`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 AUTO_INCREMENT=1 COMMENT='电商分类销售统计表';
INSERT INTO `ecommerce_sales_stats` VALUES (1,'电子产品',150000.00,80000.00,30000.00,40000.00),(2,'服装',120000.00,20000.00,60000.00,40000.00),(3,'家居用品',90000.00,10000.00,50000.00,30000.00),(4,'玩具',60000.00,5000.00,30000.00,25000.00),(5,'书籍',45000.00,2000.00,20000.00,23000.00),(6,'运动器材',70000.00,15000.00,25000.00,30000.00),(7,'美容护肤',80000.00,10000.00,30000.00,40000.00),(8,'食品',50000.00,5000.00,25000.00,20000.00),(9,'珠宝首饰',30000.00,2000.00,10000.00,18000.00),(10,'汽车配件',40000.00,10000.00,15000.00,25000.00),(11,'手机配件',75000.00,30000.00,20000.00,25000.00),(12,'电脑配件',85000.00,50000.00,15000.00,20000.00),(13,'摄影器材',50000.00,20000.00,15000.00,15000.00),(14,'家电',120000.00,60000.00,30000.00,30000.00),(15,'宠物用品',30000.00,3000.00,12000.00,16800.00),(16,'母婴用品',70000.00,10000.00,30000.00,30000.00),(17,'旅行用品',40000.00,5000.00,15000.00,20000.00),(18,'艺术品',25000.00,1000.00,10000.00,14000.00),(19,'健康产品',60000.00,8000.00,25000.00,27000.00),(20,'办公用品',55000.00,2000.00,20000.00,33000.00);
CREATE TABLE `users` (`user_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID（主键，自增）',`full_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '用户全名',`username` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户名',`email` varchar(100) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',`password_hash` varchar(255) NOT NULL COMMENT '用户密码的哈希值',`created_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',`updated_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',`is_active` tinyint(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否激活',PRIMARY KEY (`user_id`),UNIQUE KEY `email` (`email`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户表';
INSERT INTO `users` VALUES (1,'张伟','zhangwei','zhangwei@example.com','hashed_password_1','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(2,'李娜','lina','lina@example.com','hashed_password_2','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(3,'王芳','wangfang','wangfang@example.com','hashed_password_3','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(4,'刘洋','liuyang','liuyang@example.com','hashed_password_4','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(5,'陈杰','chenjie','chenjie@example.com','hashed_password_5','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(6,'杨静','yangjing','yangjing@example.com','hashed_password_6','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(7,'赵强','zhaoqiang','zhaoqiang@example.com','hashed_password_7','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(8,'黄丽','huangli','huangli@example.com','hashed_password_8','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(9,'周杰','zhoujie','zhoujie@example.com','hashed_password_9','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(10,'吴敏','wumin','wumin@example.com','hashed_password_10','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(11,'郑伟','zhengwei','zhengwei@example.com','hashed_password_11','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(12,'冯婷','fengting','fengting@example.com','hashed_password_12','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(13,'蔡明','caiming','caiming@example.com','hashed_password_13','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(14,'潘雪','panxue','panxue@example.com','hashed_password_14','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(15,'蒋磊','jianglei','jianglei@example.com','hashed_password_15','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(16,'陆佳','lujia','lujia@example.com','hashed_password_16','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(17,'邓超','dengchao','dengchao@example.com','hashed_password_17','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(18,'任丽','renli','renli@example.com','hashed_password_18','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(19,'彭涛','pengtao','pengtao@example.com','hashed_password_19','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(20,'方圆','fangyuan','fangyuan@example.com','hashed_password_20','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(21,'段飞','duanfei','duanfei@example.com','hashed_password_21','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(22,'雷鸣','leiming','leiming@example.com','hashed_password_22','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(23,'贾玲','jialing','jialing@example.com','hashed_password_23','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1);
CREATE TABLE `orders` (`order_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,`user_id` int DEFAULT NULL,`order_amount` decimal(10,2) DEFAULT NULL,`order_status` varchar(20) DEFAULT NULL,`order_time` datetime DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`order_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ;
INSERT INTO `orders` VALUES (1,3,150.50,'已支付','2024-08-23 10:01:00'),(2,7,89.20,'待支付','2024-08-23 10:03:15'),(3,12,230.00,'已支付','2024-08-23 10:05:30'),(4,2,99.90,'已发货','2024-08-23 10:07:45'),(5,15,120.00,'待发货','2024-08-23 10:10:00'),(6,21,180.50,'已支付','2024-08-23 10:12:15'),(7,4,105.80,'待支付','2024-08-23 10:14:30'),(8,18,210.00,'已支付','2024-08-23 10:16:45'),(9,6,135.20,'已发货','2024-08-23 10:19:00'),(10,10,160.00,'待发货','2024-08-23 10:21:15'),(11,1,110.50,'已支付','2024-08-23 10:23:30'),(12,22,170.80,'待支付','2024-08-23 10:25:45'),(13,8,145.20,'已发货','2024-08-23 10:28:00'),(14,16,190.00,'待发货','2024-08-23 10:30:15'),(15,11,125.50,'已支付','2024-08-23 10:32:30'),(16,19,165.20,'待支付','2024-08-23 10:34:45'),(17,5,130.00,'已发货','2024-08-23 10:37:00'),(18,20,175.80,'待发货','2024-08-23 10:39:15'),(19,13,140.50,'已支付','2024-08-23 10:41:30'),(20,14,155.20,'待支付','2024-08-23 10:43:45'),(21,9,135.50,'已发货','2024-08-23 10:46:00'),(22,23,185.80,'待发货','2024-08-23 10:48:15'),(23,17,160.50,'已支付','2024-08-23 10:50:30'),(24,12,145.20,'待支付','2024-08-23 10:52:45'),(25,3,130.00,'已发货','2024-08-23 10:55:00'),(26,8,115.50,'已支付','2024-08-23 10:57:15'),(27,19,120.20,'待支付','2024-08-23 10:59:30'),(28,6,145.50,'已发货','2024-08-23 11:01:45'),(29,14,130.20,'待支付','2024-08-23 11:04:00'),(30,5,125.50,'已支付','2024-08-23 11:06:15'),(31,21,135.20,'待支付','2024-08-23 11:08:30'),(32,7,140.50,'已发货','2024-08-23 11:10:45'),(33,16,120.20,'待支付','2024-08-23 11:13:00'),(34,10,135.50,'已支付','2024-08-23 11:15:15'),(35,2,140.20,'待支付','2024-08-23 11:17:30'),(36,12,145.20,'待支付','2024-08-23 12:00:00'),(37,15,130.20,'已支付','2024-08-23 12:02:15'),(38,20,125.50,'待发货','2024-08-23 12:04:30'),(39,17,135.20,'已支付','2024-08-23 12:06:45'),(40,4,140.50,'待支付','2024-08-23 12:09:00'),(41,10,120.20,'已发货','2024-08-23 12:11:15'),(42,13,135.50,'已支付','2024-08-23 12:13:30'),(43,18,145.20,'待支付','2024-08-23 12:15:45'),(44,6,130.20,'已发货','2024-08-23 12:18:00'),(45,11,125.50,'已支付','2024-08-23 12:20:15'),(46,19,135.20,'待支付','2024-08-23 12:22:30'),(47,5,140.50,'已发货','2024-08-23 12:24:45'),(48,20,120.20,'待支付','2024-08-23 12:27:00'),(49,17,135.50,'已支付','2024-08-23 12:29:15'),(50,4,145.20,'待支付','2024-08-23 12:31:30'),(51,10,130.20,'已发货','2024-08-23 12:33:45'),(52,13,125.50,'已支付','2024-08-23 12:36:00'),(53,18,135.20,'待支付','2024-08-23 12:38:15'),(54,6,140.50,'已发货','2024-08-23 12:40:30'),(55,11,120.20,'待支付','2024-08-23 12:42:45'),(56,19,135.50,'已支付','2024-08-23 12:45:00'),(57,5,145.20,'待支付','2024-08-23 12:47:15'),(58,20,130.20,'已发货','2024-08-23 12:49:30'),(59,17,125.50,'已支付','2024-08-23 13:01:45'),(60,4,135.20,'待支付','2024-08-23 13:04:00'),(61,10,140.50,'已发货','2024-08-23 13:06:15'),(62,13,120.20,'待支付','2024-08-23 13:08:30'),(63,18,135.50,'已支付','2024-08-23 13:10:45'),(64,6,145.20,'待支付','2024-08-23 13:13:00'),(65,11,130.20,'已发货','2024-08-23 13:15:15'),(66,19,125.50,'已支付','2024-08-23 13:17:30'),(67,5,135.20,'待支付','2024-08-23 13:19:45'),(68,20,140.50,'已发货','2024-08-23 13:22:00'),(69,17,120.20,'待支付','2024-08-23 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14:16:00'),(93,18,130.20,'已发货','2024-08-23 14:18:15'),(94,6,125.50,'已支付','2024-08-23 14:20:30'),(95,11,135.20,'待支付','2024-08-23 14:22:45'),(96,19,140.50,'已发货','2024-08-23 14:25:00'),(97,5,120.20,'待支付','2024-08-23 14:27:15'),(98,20,135.50,'已支付','2024-08-23 14:29:30'),(99,17,145.20,'待支付','2024-08-23 14:31:45'),(100,4,130.20,'已发货','2024-08-23 14:34:00'),(101,10,125.50,'已支付','2024-08-23 14:36:15'),(102,13,135.20,'待支付','2024-08-23 14:38:30'),(103,18,140.50,'已发货','2024-08-23 14:40:45'),(104,16,120.20,'待支付','2024-08-23 14:43:00'),(105,12,135.50,'已支付','2024-08-23 14:45:15'),(106,3,145.20,'待支付','2024-08-23 14:47:30'),(107,8,130.20,'已发货','2024-08-23 14:49:45'),(108,19,125.50,'已支付','2024-08-23 14:52:00'),(109,6,135.20,'待支付','2024-08-23 14:54:15'),(110,14,140.50,'已发货','2024-08-23 14:56:30'),(111,10,120.20,'待支付','2024-08-23 14:58:45'),(112,13,135.50,'已支付','2024-08-23 15:01:00'),(113,18,145.20,'待支付','2024-08-23 15:03:15'),(114,6,130.20,'已发货','2024-08-23 15:05:30'),(115,11,125.50,'已支付','2024-08-23 15:07:45'),(116,19,135.20,'待支付','2024-08-23 15:10:00'),(117,5,140.50,'已发货','2024-08-23 15:12:15'),(118,20,120.20,'待支付','2024-08-23 15:14:30'),(119,17,135.50,'已支付','2024-08-23 15:16:45'),(120,4,145.20,'待支付','2024-08-23 15:19:00'),(121,10,130.20,'已发货','2024-08-23 15:21:15'),(122,13,125.50,'已支付','2024-08-23 15:23:30'),(123,18,135.20,'待支付','2024-08-23 15:25:45'),(124,6,140.50,'已发货','2024-08-23 15:28:00'),(125,11,120.20,'待支付','2024-08-23 15:30:15'),(126,19,135.50,'已支付','2024-08-23 15:32:30'),(127,5,145.20,'待支付','2024-08-23 15:34:45'),(128,20,130.20,'已发货','2024-08-23 15:37:00'),(129,17,125.50,'已支付','2024-08-23 15:39:15'),(130,4,135.20,'待支付','2024-08-23 15:41:30'),(131,10,140.50,'已发货','2024-08-23 15:43:45'),(132,13,120.20,'待支付','2024-08-23 15:46:00'),(133,18,135.50,'已支付','2024-08-23 15:48:15'),(134,6,145.20,'待支付','2024-08-23 15:50:30'),(135,11,130.20,'已发货','2024-08-23 15:52:45'),(136,19,125.50,'已支付','2024-08-23 15:55:00'),(137,5,135.20,'待支付','2024-08-23 15:57:15'),(138,20,140.50,'已发货','2024-08-23 15:59:30'),(139,17,120.20,'待支付','2024-08-23 16:01:45'),(140,4,135.50,'已支付','2024-08-23 16:04:00'),(141,10,145.20,'待支付','2024-08-23 16:06:15'),(142,13,130.20,'已发货','2024-08-23 16:08:30'),(143,18,125.50,'已支付','2024-08-23 16:10:45'),(144,6,135.20,'待支付','2024-08-23 16:13:00'),(145,11,140.50,'已发货','2024-08-23 16:15:15'),(146,19,120.20,'待支付','2024-08-23 16:17:30'),(147,5,135.50,'已支付','2024-08-23 16:19:45'),(148,20,145.20,'待支付','2024-08-23 16:22:00'),(149,17,130.20,'已发货','2024-08-23 16:24:15'),(150,4,125.50,'已支付','2024-08-23 16:26:30'),(151,10,135.20,'待支付','2024-08-23 16:28:45'),(152,13,140.50,'已发货','2024-08-23 16:31:00'),(153,18,120.20,'待支付','2024-08-23 16:33:15'),(154,6,135.50,'已支付','2024-08-23 16:35:30'),(155,11,145.20,'待支付','2024-08-23 16:37:45'),(156,19,130.20,'已发货','2024-08-23 16:40:00'),(157,5,125.50,'已支付','2024-08-23 16:42:15'),(158,20,135.20,'待支付','2024-08-23 16:44:30'),(159,17,140.50,'已发货','2024-08-23 16:46:45'),(160,4,120.20,'待支付','2024-08-23 16:49:00'),(161,10,135.50,'已支付','2024-08-23 16:51:15'),(162,13,145.20,'待支付','2024-08-23 16:53:30'),(163,18,130.20,'已发货','2024-08-23 16:55:45'),(164,6,125.50,'已支付','2024-08-23 16:58:00'),(165,11,135.20,'待支付','2024-08-23 17:00:15'),(166,19,140.50,'已发货','2024-08-23 17:02:30'),(167,5,120.20,'待支付','2024-08-23 17:04:45'),(168,20,135.50,'已支付','2024-08-23 17:07:00'),(169,17,145.20,'待支付','2024-08-23 17:09:15'),(170,4,130.20,'已发货','2024-08-23 17:11:30'),(171,10,125.50,'已支付','2024-08-23 17:13:45'),(172,13,135.20,'待支付','2024-08-23 17:16:00'),(173,18,140.50,'已发货','2024-08-23 17:18:15'),(174,6,120.20,'待支付','2024-08-23 17:20:30'),(175,11,135.50,'已支付','2024-08-23 17:22:45'),(176,19,145.20,'待支付','2024-08-23 17:25:00'),(177,5,130.20,'已发货','2024-08-23 17:27:15'),(178,20,125.50,'已支付','2024-08-23 17:29:30'),(179,17,135.20,'待支付','2024-08-23 17:31:45'),(180,4,140.50,'已发货','2024-08-23 17:34:00'),(181,10,120.20,'待支付','2024-08-23 17:36:15'),(182,13,135.50,'已支付','2024-08-23 17:38:30'),(183,18,145.20,'待支付','2024-08-23 17:40:45'),(184,6,130.20,'已发货','2024-08-23 17:43:00'),(185,11,125.50,'已支付','2024-08-23 17:45:15'),(186,19,135.20,'待支付','2024-08-23 17:47:30'),(187,5,140.50,'已发货','2024-08-23 17:49:45'),(188,20,120.20,'待支付','2024-08-23 17:52:00'),(189,17,135.50,'已支付','2024-08-23 17:54:15'),(190,4,145.20,'待支付','2024-08-23 17:56:30'),(191,10,130.20,'已发货','2024-08-23 17:58:45'),(192,13,125.50,'已支付','2024-08-23 18:01:00'),(193,18,135.20,'待支付','2024-08-23 18:03:15'),(194,6,140.50,'已发货','2024-08-23 18:05:30'),(195,11,120.20,'待支付','2024-08-23 18:07:45'),(196,19,135.50,'已支付','2024-08-23 18:10:00'),(197,5,145.20,'待支付','2024-08-23 18:12:15'),(198,20,130.20,'已发货','2024-08-23 18:14:30'),(199,17,125.50,'已支付','2024-08-23 18:16:45'),(200,4,135.20,'待支付','2024-08-23 18:19:00'),(201,10,140.50,'已发货','2024-08-23 18:21:15'),(202,13,120.20,'待支付','2024-08-23 18:23:30'),(203,18,135.50,'已支付','2024-08-23 18:25:45'),(204,6,145.20,'待支付','2024-08-23 18:28:00'),(205,11,130.20,'已发货','2024-08-23 18:30:15'),(206,19,125.50,'已支付','2024-08-23 18:32:30'),(207,5,135.20,'待支付','2024-08-23 18:34:45'),(208,20,140.50,'已发货','2024-08-23 18:37:00'),(209,17,120.20,'待支付','2024-08-23 18:39:15'),(210,4,135.50,'已支付','2024-08-23 18:41:30'),(211,10,145.20,'待支付','2024-08-23 18:43:45');
部署算力服务器
访问腾讯云 HAI 官网：https://cloud.tencent.com/product/hai
控制台：https://console.cloud.tencent.com/hai/instance?rid=8
基本信息
高性能应用服务(Hyper Application Inventor，HAI)是一款面向AI、科学计算的GPU算力服务产品，提供即插即用的澎湃算力与常见环境。
助力中小企业及开发者快速部署LLM、AI作画、数据科学等高性能应用，原生集成配套的开发工具与组件，大幅提高应用层的开发生产效率。
选择应用
点击界面的新建。
选择社区应用，以及选择Llama3.1 8B大模型，其他都是默认选择就行。
应用详情
感兴趣的小伙伴可以点击查看此应用的详细信息。
地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/2439066
查看HAI
完成上面步骤后，可以在算力管理查看，再点击服务器名称进入详情界面。
确保6399端口是开放
如果未配置，则可以新建一个。
本地python环境搭建
下载地址
访问python官网：https://www.python.org/downloads/release/python-31011/
下载符合自己服务器的python版本（推荐3.10.11）
双击安装包安装python，window版本需要勾选add python to PATH
安装依赖
运行pip命令安装依赖包,请分别运行以下pip命令逐个安装
pip install openai
pip install langchain
pip install langchain-core
pip install langchain-community
pip install mysql-connector-python
pip install streamlit
pip install plotly
pip install numpy
pip install pandas
pip install watchdog
pip install matplotlib
pip install kaleido
如果上面安装速度比较慢，那么可以考虑使用国内镜像。
这里要特别注意，是小写 -i，不能是大写。
国内比较速度相对比较快的PyPI源库
1、清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（推荐）
2、阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
3、豆瓣：http://pypi.douban.com/simple===例子===
pip install openai -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
下面是博主使用清华大学的镜像
pip install openai -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install langchain -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install langchain-core -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install langchain-community -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install mysql-connector-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install streamlit -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install plotly -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（用清华镜像可以，并且注意是小写i，不是大写I）
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install watchdog -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install kaleido -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
构建应用
搭建项目框架
1.新建名为 workspace 文件夹进行保存项目代码
2.在项目文件夹（workspace）中新建配置文件 config.yaml
3.在项目文件夹（workspace）中新建应用主文件 text2sql2plotly.py
配置文件代码
database: db_user: rootdb_password: tencent_TDSQLdb_host: sh-cynosdbmysql-grp-9d8prc9o.sql.tencentcdb.comdb_port: 21919db_name: shophai:model: llama3.1:8bbase_url: http://82.156.229.112:6399
- database配置说明
数据库读写示例：https://console.cloud.tencent.com/cynosdb/mysql/ap-shanghai/cluster/cynosdbmysql-58ufm8lc/detail
- hai配置说明
详细说明
这里主要分为 database 配置 和 hai 的配置
- database 的配置详解：
- db_user: 数据库账号，默认为 root
- db_password: 创建数据库时的密码
- db_host: 数据库连接地址
- db_port: 数据库公网端口
- db_name 创建的数据库名称，如果按手册来默认是 shop
- hai 配置详解：
- model 使用的大模型
- base_url 模型暴露的 api 地址，是公网 ip 和端口的组合，默认 llama端口是6399
应用开发代码
复制下面代码，可以不用进行任何代码的改动，直接运行就可以使用。
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models import ChatOllama
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
import yaml
import mysql.connector
from decimal import Decimal
import plotly.graph_objects as go
import plotly
import pkg_resources
import matplotlibyaml_file_path = 'config.yaml'with open(yaml_file_path, 'r') as file:config_data = yaml.safe_load(file)#获取所有的已安装的pip包
def get_piplist(p):return [d.project_name for d in pkg_resources.working_set]#获取llm用于提供AI交互
ollama = ChatOllama(model=config_data['hai']['model'],base_url=config_data['hai']['base_url'])db_user = config_data['database']['db_user']
db_password = config_data['database']['db_password']
db_host = config_data['database']['db_host']
db_port= config_data['database']['db_port']
db_name = config_data['database']['db_name']
# 获得schema
def get_schema(db):schema = mysql_db.get_table_info()return schema
def getResult(content):global mysql_db# 数据库连接mysql_db = SQLDatabase.from_uri(f"mysql+mysqlconnector://{db_user}:{db_password}@{db_host}:{db_port}/{db_name}")# 获得 数据库中表的信息#mysql_db_schema = mysql_db.get_table_info()#print(mysql_db_schema)template = """基于下面提供的数据库schema, 根据用户提供的要求编写sql查询语句,要求尽量使用最优sql,每次查询都是独立的问题，不要收到其他查询的干扰:{schema}Question: {question}只返回sql语句，不要任何其他多余的字符，例如markdown的格式字符等:如果有异常抛出不要显示出来"""prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)text_2_sql_chain = (RunnablePassthrough.assign(schema=get_schema)| prompt| ollama| StrOutputParser())# 执行langchain 获取操作的sql语句sql = text_2_sql_chain.invoke({"question": content})print(sql)#连接数据库进行数据的获取# 配置连接信息conn = mysql.connector.connect(host=db_host,port=db_port,user=db_user,password=db_password,database=db_name)# 创建游标对象cursor = conn.cursor()# 查询数据cursor.execute(sql.strip("```").strip("```sql"))info = cursor.fetchall()# 打印结果#for row in info:#print(row)# 关闭游标和数据库连接cursor.close()conn.close()#根据数据生成对应的图表print(info)template2 = """以下提供当前python环境已经安装的pip包集合:{installed_packages};请根据data提供的信息，生成是一个适合展示数据的plotly的图表的可执行代码,要求如下：1.不要导入没有安装的pip包代码2.如果存在多个数据类别，尽量使用柱状图，循环生成时图表中对不同数据请使用不同颜色区分，3.图表要生成图片格式,保存在当前文件夹下即可，名称固定为：图表.png,4.我需要您生成的代码是没有 Markdown 标记的，纯粹的编程语言代码。5.生成的代码请注意将所有依赖包提前导入， 6.不要使用iplot等需要特定环境的代码7.请注意数据之间是否可以转换，使用正确的代码8.不需要生成注释data:{data}这是查询的sql语句与文本:sql:{sql}question:{question}返回数据要求:仅仅返回python代码，不要有额外的字符"""prompt2 = ChatPromptTemplate.from_template(template2)data_2_code_chain = (RunnablePassthrough.assign(installed_packages=get_piplist)| prompt2| ollama| StrOutputParser())# 执行langchain 获取操作的sql语句code = data_2_code_chain.invoke({"data": info,"sql":sql,'question':content})#删除数据两端可能存在的markdown格式print(code.strip("```").strip("```python"))exec(code.strip("```").strip("```python"))return {"code":code,"SQL":sql,"Query":info}# 构建展示页面
import streamlit
# 设置页面标题
streamlit.title('AI驱动的数据库TDSQL-C 电商可视化分析小助手')
# 设置对话框
content = streamlit.text_area('请输入想查询的信息', value='', max_chars=None)
# 提问按钮 # 设置点击操作
if streamlit.button('提问'):#开始ai及langchain操作if content:#进行结果获取result = getResult(content)#显示操作结果streamlit.write('AI生成的SQL语句:')streamlit.write(result['SQL'])streamlit.write('SQL语句的查询结果:')streamlit.write(result['Query'])streamlit.write('plotly图表代码:')streamlit.write(result['code'])# 显示图表内容（生成在getResult中）streamlit.image('./图表.png', width=800)
运行和效果
打开终端执行以下命令
streamlit run text2sql2plotly.py
页面效果图
踩坑经验
完成所有依赖安装后，运行发现出现下面报错，这个时候就需要安装下下面
未找到模块
pip install setuptools
未找到表
这里出现未找到表，其实是大模型幻觉问题，多运行几次就好
输出效果
输入：查询一下每类商品的名称和对应的销售总额
- 测试效果
整体体验下来，还是非常不错的。可以看到腾讯云TDSQL在线创建非常方便快捷，完全不用再像当年一样，要在服务器创建数据库。
同时部署HAI算力服务器也非常简单，完成应用运行后，直接就是一句话就能帮我们统计需要的图表数据，真正开始智能化方向发展。
AI驱动的数据库TDSQL-C 电商可视化分析小助手，值得拥有，感兴趣的小伙伴，快来体验吧！
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欢迎来到《小5讲堂》 这是《腾讯云》系列文章，每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。 温馨提示：博主能力有限，理解水平有限，若有不对之处望指正！ 目录 背景效果图流程图创建数据库 基本信息数据库配置设置密码控制台开…...
Unity-Mirror网络框架-从入门到精通之RigidbodyBenchmark示例
文章目录 前言示例代码逻辑测试结论性能影响因素最后前言 在现代游戏开发中，网络功能日益成为提升游戏体验的关键组成部分。本系列文章将为读者提供对Mirror网络框架的深入了解，涵盖从基础到高级的多个主题。Mirror是一个用于Unity的开源网络框架，专为多人游戏开发设计，它…...
学习记录1
[SUCTF 2019]EasyWeb 直接给了源代码，分析一下 <?php function get_the_flag(){// webadmin will remove your upload file every 20 min!!!! $userdir "upload/tmp_".md5($_SERVER[REMOTE_ADDR]);if(!file_exists($userdir)){mkdir($userdir);}if…...
EWM 供应商退货
目录 1 简介 2 参考内向交货单退货场景 2.1 后台配置 ERP 配置 EWM 配置 2.2 主数据 2.3 业务操作 3 创建 return PO 退货场景 3.1 后台配置 ERP 配置 EWM 配置 3.2 主数据 3.3 业务操作 1 简介 EWM 供应商退货支持 2种方式退货： 1）参考内向交货单退货 2）创建…...
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深度学习基础--GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)
前言 GRU是RNN模型的升级版，也是LSTM的弱化版，学习GRU也是为了学习LSTM做准备，这一篇文章是学习笔记；RNN：RNN讲解参考：李沐动手学习深度学习；欢迎收藏加关注，本人将会持续更新。 文…...
Linux-C/C++--初探linux应用编程概念
对于大多数首次接触 Linux 应用编程的读者来说，可能对应用编程（也可称为系统编程）这个概念并不 太了解，所以在正式学习 Linux 应用编程之前，笔者有必要向大家介绍这些简单基本的概念，从整体上认识 到应用编…...
计算机基础专业课
后面进一步完善内容！ 第一部分：计算机基础知识5% 第一章：计算机概述 第二章：信息表示与编码 第二部分：计算机软硬件基础25% 第三章：计算机系统组成（计算机组成原理） 第四章&am…...
6. 快速掌握抽象类及接口
目录 1. 抽象类1.1 抽象类语法1.2 抽象类特性1.3 抽象类的作用 2. 接口2.1 接口语法2.2 接口的特性 3. 接口案例4. 常用接口4.1 Comparable接口---compareTo()方法4.2 clonable接口---clone方法4.2 深拷贝和浅拷贝 5. Object类5.1 equals()方法5.2 toString()方法5.3 hashCode(…...
P6周：VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 我的环境 语言环境：Python 3.8.12 编译器：jupyter notebook 深度学习环境：torch 1.12.0cu113 一、前期准备 1.设置GPU im…...
GPT-5 传言：一场正在幕后发生的 AI 变革
新的一年，让我们从一个引人入胜的话题开始：如果我告诉你，GPT-5 并非虚构，而是真实存在呢？它不仅真实存在，而且正在你看不见的地方悄然塑造着世界。我的基本假设是：OpenAI 已经秘密开发出 GPT-5&…...
mac配置 iTerm2 使用lrzsz与服务器传输文件
mac配置 1. 安装支持rz和sz命令的lrzsz brew install lrzsz2. 下载iterm2-send-zmodem.sh和iterm2-recv-zmodem.sh两个脚本 # 克隆仓库 git clone https://github.com/aikuyun/iterm2-zmodem ~/iterm2-zmodem# 进入到仓库目录 cd ~/iterm2-zmodem# 设置脚本文件可执行权限 c…...
一、1-2 5G-A通感融合基站产品及开通
1、通感融合定义和场景（阅读） 1.1通感融合定义 1.2通感融合应用场景 2、通感融合架构和原理（较难，理解即可） 2.1 感知方式 2.2 通感融合架构 SF（Sensing Function）：核心网感知控制…...
深度学习加速性能分析与Roofline Model
深度学习加速性能分析 动因：由于深度学习加速器普遍采用时分复用（当然随着Graphcore等dataflow类型的芯片除外，他们是空间划分）。此时，硬件资源在不同时刻执行的计算发生变化，很难以单一时刻的计算类型进行硬件设计。所以寻找平均资源利用率就变得更重要方法：针对不同任…...
React 第三方状态管理库相关 -- Redux MobX 篇
一、redux 首先安装依赖： npm install redux react-redux reduxjs/toolkit 示例代码： // src/store/index.js import { configureStore } from reduxjs/toolkit import couterSlice from ./couterSliceconst store configureStore({reducer:{coute…...
“扣子”开发之四：与千帆AppBuilder比较
上一个专题——“扣子”开发——未能落地，开始抱着极大的热情进入，但迅速被稚嫩的架构模型折磨打击，硬着头皮坚持了两周，终究还是感觉不实用不趁手放弃了。今天询问了下豆包，看看还有哪些比较好的AI开发平台࿰…...
C++实现红黑树
红黑树 红黑树的概念 红黑树，是一种二叉搜索树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是Red或 Black。 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍&…...
Vue3：当v-if和v-for同时使用时产生的问题和解决办法
更多ruoyi-nbcio功能请看演示系统 gitee源代码地址 前后端代码： https://gitee.com/nbacheng/ruoyi-nbcio 演示地址：RuoYi-Nbcio后台管理系统 http://218.75.87.38:9666/ 更多nbcio-boot功能请看演示系统 gitee源代码地址 后端代码： https://gitee.com/nbacheng/nbci…...
python爬虫入门（理论）
python爬虫 学习网站 一、准备 环境搭建 requests beautifulsoup4 selenium 爬虫架构 URL管理器：管理URL，存储已爬取或待爬取的URL 网页下载器：破解网页，进行下载 网页解析器：对网页的HTML样式、连接的URL等进…...
有效提取激光雷达点云平面点
有效地面点云的提取和平面点的识别是通过一系列步骤实现的。以下是主要步骤： 高度过滤： 首先，根据激光雷达传感器的安装高度，对当前帧扫描得到的点云进行高度过滤，以初步分割出地面点云。假设第 k k k 帧的点云为 { …...
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Vulnhub DC-8靶机攻击实战(一)
导语 Vulnhub DC-8靶机教程来了，好久没有更新打靶的教程了，这次我们在来更新一期关于Vulnhub DC-8的打靶训练，如下所示。 安装并且启动靶机 安装并且启动靶机，如下所示。 开始信息采集 进入到Kali中，通过如下的命令来查找到靶机的IP地址。 arp-scan -l根据上面的结…...
基于PHP的校园新闻发布管理
摘要 近年来，随着互联网技术的迅速发展，人们获取新闻的渠道也变得越来越多样化，已经不再拘束于传统的报纸、期刊、杂志等纸质化的方式，而是通过网络满足了人们获得第一手新闻的愿望，这样更加有助于实现新闻的规范化管…...
LabVIEW时域近场天线测试
随着通信技术的飞速发展，特别是在5G及未来通信技术中，天线性能的测试需求日益增加。对于短脉冲天线和宽带天线的时域特性测试，传统的频域测试方法已无法满足其需求。时域测试方法在这些应用中具有明显优势，可以提供更快速和精准的…...
组播PIM-原理介绍+报文分析+配置示例
个人认为，理解报文就理解了协议。通过报文中的字段可以理解协议在交互过程中相关传递的信息，更加便于理解协议。 因此本文将在PIMv2协议报文的基础上进行介绍，以详细介绍组播协议PIM。 这里需要说明的是，以下内容都针对的是ASM&a…...
规避路由冲突
路由冲突是指在网络中存在两个或多个路由器在进行路由选择时出现矛盾，导致网络数据包无法正确传输，影响网络的正常运行。为了规避路由冲突，可以采取以下措施： 一、合理规划IP地址 分配唯一IP：确保每个设备在网络中都有…...
Asp .Net Core 实现微服务：集成 Ocelot+Nacos+Swagger+Cors实现网关、服务注册、服务发现
什么是 Ocelot ? Ocelot是一个开源的ASP.NET Core微服务网关，它提供了API网关所需的所有功能，如路由、认证、限流、监控等。 Ocelot是一个简单、灵活且功能强大的API网关，它可以与现有的服务集成，并帮助您保护、监控和扩展您的…...
【C++】非类型模板参数 || 类模板的特化
目录 1. 非类型模板参数 2. 模板特化 3. 类模板特化 3.1.全特化 3.2 部分特化 3.3 参数更进一步限制 3.4 类模板应用 1. 非类型模板参数 模板参数分类类型形参与非类型形参。类型形参即：出现在模板参数列表中，跟在class或者typename之类的参数类型…...
Python基本概念与实践
Python语言，总给我一种“嗯？还能这么玩儿？”的感觉 Python像一个二三十岁的年轻人，自由、年轻、又灵活 欢迎一起进入Python的世界~ 本人工作中经常使用Python，针对一些常用的语法概念进行持续记录。 一、类与常见数据结…...
SQL Prompt 插件
SQL Prompt 插件 注：SQL Prompt插件提供智能代码补全、SQL格式化、代码自动提示和快捷输入等功能，非常方便，可以自行去尝试体会。 1、问题 SSMS（SQL Server Management Studio）是SQL Server自带的管理工具，…...
1.6 从 GPT-1 到 GPT-3.5：一路的风云变幻
从 GPT-1 到 GPT-3.5：一路的风云变幻 人工智能的进步一直是科技领域的一个重要话题，而在自然语言处理（NLP）领域，GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型的发布，标志着一个又一个技术突破。从2018年发布的 GPT-1 到2022年推出的 GPT-3.5，OpenAI 的每一次更新…...
centos 7 Mysql服务
将此服务器配置为 MySQL 服务器，创建数据库为 hubeidatabase，将登录的root密码设置为Qwer1234。在库中创建表为 mytable，在表中创建 2 个用户，分别为（xiaoming，2010-4-1，女，male&…...
参数校验 Spring Validation框架
后端参数校验 解决：校验前端传入的参数是否符合预期 1、引入依赖 使用Spring Validation框架 <!-- validation参数校验框架--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-validatio…...
sunrays-framework 微调
文章目录 1.common-log4j2-starter 动态获取并打印日志存储的根目录的绝对路径以及应用的访问地址1.目录2.log4j2.xml 配置LOG_HOME3.LogHomePrinter.java 配置监听器4.spring.factories 注册监听器5.测试1.common-log4j2-starter-demo 配置2.启动测试 2.common-minio-starter …...
Java正则转带中划线或下划线属性名为驼峰命名
Java正则转带中划线或下划线属性名为驼峰命名。 利用Java正则分组匹配的方式，将属性名中 -(_) 后接的字母，匹配上了去掉当前 -(_)，将后接的字母转为大写，再追加拼接起来，就完成了驼峰命名。 String lineToHump(Strin…...
WebSocket实现分布式的不同方案对比
引言 随着实时通信需求的日益增长，WebSocket作为一种基于TCP的全双工通信协议，在实时聊天、在线游戏、数据推送等场景中得到了广泛应用。然而，在分布式环境下，如何实现WebSocket的连接管理和消息推送成为了一个挑战。本文将对比几…...
Linux下的dev，sys和proc（TODO）
（TODO） 还有一个sysfs 在 Linux 系统中，/dev、/sys 和 /proc 是三个特殊的虚拟文件系统目录，它们各自有特定的用途，主要用于与设备和内核交互。以下是它们的详细区别和功能说明： 1. /dev（Devi…...
JavaScript系列（32）-- WebAssembly集成详解
JavaScript WebAssembly集成详解 🚀 今天，让我们深入了解JavaScript与WebAssembly的集成，这是一项能够显著提升Web应用性能的关键技术。 WebAssembly基础概念 🌟 💡 小知识：WebAssembly（简称W…...
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通过外部链接启动 Flutter App(详细介绍及示例)
通过外部链接启动 Flutter App（firebase_dynamic_links 和 app_links） 详细介绍 通过外部链接启动flutter App 的使用及示例 在我们的APP中，经常有点击链接启动并进入APP的需求（如果未安装跳转到应用商店）。Android通…...
计算机视觉模型的未来：视觉语言模型
一、视觉语言模型 人工智能已经从识别数据中的简单模式跃升为理解复杂的多模态数据。该领域的发展之一是视觉语言模型 （VLM） 的兴起。这类模型将视觉和文本之间联系起来，改变了我们理解视觉数据并与之交互的方式。随着 VLM 的不断发展，它们正在为计算机视觉设定一个新的水平…...
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CTK插件框架学习-源码下载编译(01)
1、编译环境 window11、vs17、Qt5.14.0、cmake3.27.4 2、下载链接 cmake：Index of /files/v3.20 qt：Index of / vs22以前的版本需要登录下载：Visual Studio 较旧的下载 - 2019、2017、2015 和以前的版本 vs22下载：下载 Visu…...
Python 字符串分割时 spilt 和 re 效率对比
假设 有一些文件名是 数字_文档名 的格式，如何用python将数字提取出来？ 可以使用 Python 的正则表达式模块 re 提取文件名中的数字部分。以下是实现代码： 示例代码： import re# 示例文件名列表 file_names ["1_file1.txt…...
AUTOSAR通信篇 - PDU和收发数据
点击订阅专栏不迷路 文章目录 一、概述二、OSI模型与AUTOSAR层级关系三、I-PDU、N-PDU、L-PDU及其关系3.1. L-PDU3.2. N-PDU3.3. I-PDU 四、数据流4.1. 普通数据流4.2. 诊断数据流4.3. 动态PDU数据流4.4. 安全通信数据流4.5. XCP数据流 返回总目录 一、概述 在学习Autosar通信…...
wps数据分析000002
目录 一、快速定位技巧 二、快速选中技巧 全选 选中部分区域 选中部分区域（升级版） 三、快速移动技巧 四、快速录入技巧 五、总结 一、快速定位技巧 ctrl→（上下左右）快速定位光标对准单元格的上下部分双击名称单元格中…...
【C++基础】enum，union，uint8_t，static
enum 所以有时候使用 Enum 的目的，不是为了自定义一种数据类型，而是为了声明一组常量。 from: https://github.com/wangdoc/clang-tutorial/blob/main/docs/enum.md union C 语言提供了 Union 结构，用来自定义可以灵活变更的数据结构。它内部…...
node.js的进程保活
nodejs的进程保活其实用PM2应该更好用些，不过由于原理其实并不复杂，我们可以自己手写一个服务来干这个工作。 假设我们有一个服务，可以这样来定义下它的相关信息： const svcs[ {"sid":"apl","name"…...
css中的阴影详解
在 CSS 中，阴影效果通常使用 box-shadow 和 text-shadow 来实现，它们分别适用于元素的框和文本。阴影是提升页面设计感和层次感的重要工具。下面，我会详细讲解这两个属性，并结合代码示例说明。 目录 1. box-shadow示例 2. text-sh…...
AI刷题-饭馆菜品选择问题、构造回文字符串问题
目录 一、饭馆菜品选择问题 问题描述 测试样例 解题思路： 问题理解 数据结构选择 算法步骤 最终代码： 运行结果： 二、构造回文字符串问题 问题描述 测试样例 解题思路： 解题思路 具体步骤 最终代码：…...
时间序列分析ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average，自回归积分滑动平均）模型：中英双语
ARIMA模型：时间序列分析中的强大工具 在时间序列分析中，ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average，自回归积分滑动平均）模型是一种广泛使用的模型。它通过结合自回归、差分和滑动平均三种方法来对时间序列进行…...
青少年编程与数学 02-007 PostgreSQL数据库应用 02课题、PostgreSQL数据库安装
青少年编程与数学 02-007 PostgreSQL数据库应用 02课题、PostgreSQL数据库安装 一、安装Windows系统安装PostgreSQL 17Linux系统安装PostgreSQL 17 二、配置Windows系统Linux系统 三、启动（一）Windows系统使用服务管理器（services.msc&#x…...
群发邮件适合外贸行业吗
一、群发邮件契合外贸行业的市场拓展需求 外贸业务的本质在于跨越地域限制，与全球各地的潜在客户建立联系。群发邮件能够突破时空限制，瞬间将产品或服务信息传递到世界各地。通过精准的市场调研与客户数据整理，企业可以针对不同国家和地区的…...
面试之《new关键字》
一问：new关键字做了什么操作，手写一个new方法，实现new关键字的作用 二问： // 第一题 / function Test(){this.name 1;return {name: 2} } const a new Test(); console.log(a.name) // 打印什么/// 第二题 / function Test2()…...