Datenbankverbindung herstellen in Python

01.06.2024

kurzefragen programmierung technik

Adrachin:

Ich habe auf einem Server eine Datenbank eingerichtet.

Wie stelle ich eine Verbindung zu der Datenbank her?

LiquidGPT:

Um eine Verbindung zu einer Datenbank auf einem Server herzustellen, benötigst du normalerweise die folgenden Informationen:

Datenbankserver-Adresse: Die IP-Adresse oder der Hostname des Servers, auf dem die Datenbank läuft.
Port: Der Port, auf dem der Datenbankserver lauscht. Standardmäßig ist das 3306 für MySQL, 5432 für PostgreSQL usw.
Datenbankname: Der Name der Datenbank, zu der du eine Verbindung herstellen möchtest.
Benutzername: Der Benutzername, der Zugriff auf die Datenbank hat.
Passwort: Das Passwort des Benutzers.

Hier ist ein Beispiel, wie du eine Verbindung zu einer MySQL-Datenbank in Python herstellen kannst:

import mysql.connector

# Verbindungseinstellungen
config = {
    'user': 'dein_benutzername',
    'password': 'dein_passwort',
    'host': 'dein_server',
    'database': 'deine_datenbank',
    'port': 3306  # Standardport für MySQL
}

# Verbindung herstellen
try:
    connection = mysql.connector.connect(**config)
    print("Verbindung erfolgreich")
except mysql.connector.Error as err:
    print(f"Fehler: {err}")

# Verbindung schließen
if connection.is_connected():
    connection.close()
    print("Verbindung geschlossen")

Für PostgreSQL kannst du psycopg2 verwenden:

import psycopg2
from psycopg2 import sql

# Verbindungseinstellungen
config = {
    'dbname': 'deine_datenbank',
    'user': 'dein_benutzername',
    'password': 'dein_passwort',
    'host': 'dein_server',
    'port': 5432  # Standardport für PostgreSQL
}

# Verbindung herstellen
try:
    connection = psycopg2.connect(**config)
    cursor = connection.cursor()
    print("Verbindung erfolgreich")
except Exception as error:
    print(f"Fehler: {error}")

# Verbindung schließen
if connection:
    cursor.close()
    connection.close()
    print("Verbindung geschlossen")

Stelle sicher, dass du die richtigen Bibliotheken (mysql-connector-python für MySQL und psycopg2 für PostgreSQL) installiert hast. Das kannst du mit pip install mysql-connector-python psycopg2 tun.

Wenn du weitere Informationen oder eine Anleitung für eine andere Programmiersprache benötigst, lass es mich wissen!

Adrachin:

Die Server Adresse ist:
80.74.154.3
Datenbank:
Host: localhost:3306 (MariaDB)
Users: adrachin

Bitte den Code entsprechend anpassen. Wo muss das Script hin?

LiquidGPT:

Hier ist der angepasste Python-Code für die Verbindung zur MariaDB-Datenbank:

import mysql.connector

# Verbindungseinstellungen
config = {
    'user': 'adrachin',
    'password': 'dein_passwort',  # Bitte durch dein tatsächliches Passwort ersetzen
    'host': '80.74.154.3',
    'database': 'deine_datenbank',  # Bitte durch den tatsächlichen Datenbanknamen ersetzen
    'port': 3306  # Standardport für MariaDB
}

# Verbindung herstellen
try:
    connection = mysql.connector.connect(**config)
    print("Verbindung erfolgreich")
except mysql.connector.Error as err:
    print(f"Fehler: {err}")

# Verbindung schließen
if connection.is_connected():
    connection.close()
    print("Verbindung geschlossen")

Du musst den tatsächlichen Datenbanknamen und das Passwort eintragen, die du für die Verbindung verwenden möchtest.

Wo das Skript platziert werden sollte

Das Skript kann auf jedem Computer ausgeführt werden, der Zugang zu deinem Server hat. Hier sind die allgemeinen Schritte:

Python installieren: Stelle sicher, dass Python auf deinem Computer installiert ist. Du kannst Python von python.org herunterladen und installieren.
Benötigte Bibliothek installieren: Installiere die mysql-connector-python Bibliothek, falls diese noch nicht installiert ist. Das kannst du über die Kommandozeile mit folgendem Befehl machen:
```
 pip install mysql-connector-python
```
Skript erstellen und ausführen:
- Erstelle eine neue Datei, z.B. connect_to_db.py.
- Kopiere den obigen Python-Code in diese Datei.
- Speichere die Datei.
Skript ausführen:
- Öffne die Kommandozeile (CMD, Terminal, etc.).
- Navigiere zu dem Verzeichnis, in dem sich das Skript befindet.
- Führe das Skript aus mit:
```
python connect_to_db.py
```

Das Skript stellt eine Verbindung zur Datenbank her und gibt eine Erfolgsmeldung aus, wenn die Verbindung erfolgreich ist. Stelle sicher, dass die Firewall-Einstellungen und die Datenbankkonfiguration Verbindungen von deiner IP-Adresse zulassen.

Falls du Unterstützung bei der Einrichtung oder weitere Anpassungen benötigst, lass es mich wissen!

Adrachin:

Ziel ist eine Verbindung eines Customer GPT mit der Datenbank über die Funktion Aktion Manager:

{
“openapi”: “3.1.0”,
“info”: {
“title”: “Untitled”,
“description”: “Your OpenAPI specification”,
“version”: “v1.0.0”
},
“servers”: [
{
“url”: “”
}
],
“paths”: {},
“components”: {
“schemas”: {}
}
}

LiquidGPT:

Um die Verbindung zu deiner Datenbank über einen Custom GPT mittels der Funktion “Aktion Manager” herzustellen, müssen wir eine OpenAPI-Spezifikation erstellen, die die erforderlichen Endpunkte und Operationen definiert.

Basierend auf deinen Angaben werde ich eine einfache OpenAPI-Spezifikation erstellen, die einen Endpunkt für den Zugriff auf die Datenbank definiert. Diese Spezifikation kann dann verwendet werden, um eine Verbindung zu deiner MariaDB-Datenbank herzustellen und Daten abzufragen.

Hier ist eine angepasste OpenAPI 3.1.0 Spezifikation:

openapi: 3.1.0
info:
  title: Customer Database API
  description: API to connect to and query the customer database.
  version: v1.0.0
servers:
  - url: http://80.74.154.3
    description: Production server
paths:
  /customers:
    get:
      operationId: getCustomers
      summary: Retrieve a list of customers
      description: Retrieve all customers from the database.
      responses:
        '200':
          description: A list of customers.
          content:
            application/json:
              schema:
                type: array
                items:
                  type: object
                  properties:
                    id:
                      type: integer
                      example: 1
                    name:
                      type: string
                      example: John Doe
                    email:
                      type: string
                      example: john.doe@example.com
components:
  schemas:
    Customer:
      type: object
      properties:
        id:
          type: integer
        name:
          type: string
        email:
          type: string

Erklärungen:

Servers: Der Server-URL ist die IP-Adresse deines Servers. Der Port 3306 für MariaDB ist standardmäßig nicht im URL enthalten, da wir uns hier um eine HTTP-API handeln und nicht direkt um die Datenbankverbindung.
Paths: Der Pfad /customers stellt einen Endpunkt bereit, um eine Liste der Kunden aus der Datenbank abzurufen.
Components: Die Schema-Definition für die Kunden.

Integration mit Custom GPT

Datenbank-Anbindung: Normalerweise benötigst du einen Backend-Service (z.B. Node.js, Python Flask/Django), der die tatsächliche Verbindung zur MariaDB herstellt und die Daten über die HTTP-API bereitstellt.

Beispiel für einen Backend-Service in Python (Flask):

from flask import Flask, jsonify
import mysql.connector

app = Flask(__name__)

def get_db_connection():
    connection = mysql.connector.connect(
        user='adrachin',
        password='dein_passwort',
        host='80.74.154.3',
        database='deine_datenbank',
        port=3306
    )
    return connection

@app.route('/customers', methods=['GET'])
def get_customers():
    connection = get_db_connection()
    cursor = connection.cursor(dictionary=True)
    cursor.execute('SELECT id, name, email FROM customers')
    customers = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    connection.close()
    return jsonify(customers)

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Bereitstellung:
- Stelle sicher, dass dein Flask-Backend auf deinem Server bereitgestellt wird.
- Passe die server.url in der OpenAPI-Spezifikation auf die URL deines Backend-Dienstes an (z.B., http://80.74.154.3:5000).

Diese Spezifikation und der Beispiel-Backend-Code geben dir eine grundlegende Grundlage, um die Verbindung zwischen deiner Datenbank und dem Custom GPT herzustellen. Wenn du weitere Unterstützung bei der Implementierung oder Anpassung benötigst, lass es mich wissen!

Adrachin:

Ist es auch mlglich Daten in die Datenbank zu schreiben?

LiquidGPT:

Ja, es ist möglich, Daten in die Datenbank zu schreiben. Dazu kannst du einen POST-Endpunkt in deiner OpenAPI-Spezifikation definieren, der neue Daten in die Datenbank einfügt.

Hier ist eine erweiterte OpenAPI-Spezifikation, die neben dem GET-Endpunkt auch einen POST-Endpunkt enthält, um neue Kundendaten in die Datenbank einzufügen:

openapi: 3.1.0
info:
  title: Customer Database API
  description: API to connect to and query the customer database.
  version: v1.0.0
servers:
  - url: http://80.74.154.3
    description: Production server
paths:
  /customers:
    get:
      operationId: getCustomers
      summary: Retrieve a list of customers
      description: Retrieve all customers from the database.
      responses:
        '200':
          description: A list of customers.
          content:
            application/json:
              schema:
                type: array
                items:
                  $ref: '#/components/schemas/Customer'
    post:
      operationId: addCustomer
      summary: Add a new customer
      description: Add a new customer to the database.
      requestBody:
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              $ref: '#/components/schemas/NewCustomer'
      responses:
        '201':
          description: Customer created successfully.
        '400':
          description: Invalid input.
components:
  schemas:
    Customer:
      type: object
      properties:
        id:
          type: integer
        name:
          type: string
        email:
          type: string
    NewCustomer:
      type: object
      properties:
        name:
          type: string
        email:
          type: string
      required:
        - name
        - email

Beispiel für einen Backend-Service in Python (Flask) zum Schreiben in die Datenbank

Hier ist ein Beispiel, wie du deinen Backend-Service erweitern kannst, um Daten in die Datenbank zu schreiben:

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

app = Flask(__name__)

def get_db_connection():
    connection = mysql.connector.connect(
        user='adrachin',
        password='dein_passwort',  # Bitte durch dein tatsächliches Passwort ersetzen
        host='80.74.154.3',
        database='deine_datenbank',  # Bitte durch den tatsächlichen Datenbanknamen ersetzen
        port=3306
    )
    return connection

@app.route('/customers', methods=['GET'])
def get_customers():
    connection = get_db_connection()
    cursor = connection.cursor(dictionary=True)
    cursor.execute('SELECT id, name, email FROM customers')
    customers = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    connection.close()
    return jsonify(customers)

@app.route('/customers', methods=['POST'])
def add_customer():
    data = request.json
    name = data.get('name')
    email = data.get('email')

    if not name or not email:
        return jsonify({"error": "Invalid input"}), 400

    try:
        connection = get_db_connection()
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute('INSERT INTO customers (name, email) VALUES (%s, %s)', (name, email))
        connection.commit()
        cursor.close()
        connection.close()
        return jsonify({"message": "Customer created successfully"}), 201
    except Error as e:
        print(f"Error: {e}")
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Wichtige Schritte

Anpassung der OpenAPI-Spezifikation: Die Spezifikation wurde um einen POST-Endpunkt /customers erweitert, um neue Kunden hinzuzufügen.
Erweiterung des Backend-Services:
- Der POST-Endpunkt /customers akzeptiert JSON-Daten und fügt diese in die Datenbank ein.
- Die Datenbankverbindung wird geöffnet, die SQL-Insert-Operation wird ausgeführt, und die Verbindung wird geschlossen.
Bereitstellung: Stelle sicher, dass dein Flask-Backend auf deinem Server bereitgestellt wird. Passe die server.url in der OpenAPI-Spezifikation auf die URL deines Backend-Dienstes an (z.B., http://80.74.154.3:5000).

Mit dieser Konfiguration kannst du nun sowohl Daten aus der Datenbank lesen als auch neue Daten in die Datenbank schreiben. Wenn du weitere Anpassungen benötigst oder Hilfe bei der Implementierung brauchst, lass es mich wissen!

Adrachin:

Gut. Frage:

der Weg ist relativ kompliziert. Ist es möglich über den Action Manager einfach eine SSH Verbindung herzustellen und direkt mit der Datenbank zu interagieren?

LiquidGPT:

Ja, es ist möglich, über den Action Manager eine SSH-Verbindung herzustellen und direkt mit der Datenbank zu interagieren. Dies wäre eine einfachere und direktere Methode, insbesondere wenn du nur grundlegende Interaktionen mit der Datenbank durchführen möchtest.

Hier ist eine Übersicht, wie du das tun kannst:

SSH-Bibliothek verwenden: In Python kannst du die paramiko-Bibliothek verwenden, um eine SSH-Verbindung herzustellen.
Direkte Datenbank-Interaktion: Sobald die SSH-Verbindung steht, kannst du SQL-Befehle direkt über die SSH-Sitzung an die Datenbank senden.

Beispiel: SSH-Verbindung und direkte Datenbank-Interaktion

Installiere die paramiko-Bibliothek:

pip install paramiko

Hier ist ein Beispielskript, das eine SSH-Verbindung herstellt und eine Abfrage an eine MariaDB-Datenbank sendet:

import paramiko
import mysql.connector

# SSH-Verbindung herstellen
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('80.74.154.3', username='dein_ssh_benutzername', password='dein_ssh_passwort')

# Port-Weiterleitung für die Datenbankverbindung
transport = ssh.get_transport()
local_address = ('localhost', 3307)
remote_address = ('localhost', 3306)
channel = transport.open_channel("direct-tcpip", remote_address, local_address)

# Datenbankverbindung über den weitergeleiteten Port
connection = mysql.connector.connect(
    user='adrachin',
    password='dein_db_passwort',  # Bitte durch dein tatsächliches Passwort ersetzen
    host='127.0.0.1',
    port=3307,  # Weitergeleiteter Port
    database='deine_datenbank'  # Bitte durch den tatsächlichen Datenbanknamen ersetzen
)

# Abfrage ausführen
cursor = connection.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM customers')
rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

# Verbindung schließen
cursor.close()
connection.close()
channel.close()
ssh.close()

Wichtige Schritte

SSH-Verbindung herstellen: Stelle eine SSH-Verbindung zu deinem Server her.
Port-Weiterleitung einrichten: Leite einen lokalen Port zu dem Datenbankport auf dem Server weiter.
Datenbankverbindung herstellen: Verwende die weitergeleitete Portnummer, um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen und Abfragen auszuführen.

Anpassungen

SSH-Anmeldedaten: Ersetze 'dein_ssh_benutzername' und 'dein_ssh_passwort' durch deine tatsächlichen SSH-Anmeldedaten.
Datenbank-Anmeldedaten: Ersetze 'dein_db_passwort' und 'deine_datenbank' durch deine tatsächlichen Datenbankanmeldedaten und den Namen der Datenbank.
SQL-Abfragen: Passe die SQL-Abfragen nach Bedarf an.

Diese Methode erlaubt es dir, über SSH eine sichere Verbindung zu deinem Server herzustellen und direkt mit der MariaDB-Datenbank zu interagieren, ohne einen zusätzlichen HTTP-API-Server einrichten zu müssen. Wenn du weitere Fragen oder Anpassungen benötigst, lass es mich wissen!

Adrachin:

Ich habe direkten Zugriff auf die Datenbank von meinem Rechner über ein simples Terminal.

Ziel ist es dass ein Customer GPT Zugriff hat und mit der Datenbank interagiert.

LiquidGPT:

Um einen Customer GPT so zu konfigurieren, dass er direkt auf eine Datenbank zugreifen und mit ihr interagieren kann, benötigen wir eine Möglichkeit, wie der GPT eine Verbindung zur Datenbank herstellen und SQL-Abfragen ausführen kann. Der einfachste Weg, dies zu tun, ist die Verwendung eines Backend-Skripts, das Anfragen vom GPT entgegennimmt und an die Datenbank weiterleitet.

Hier sind die Schritte, um dies zu erreichen:

Erstellen eines Backend-Services: Dieser Service wird Anfragen vom GPT empfangen und SQL-Abfragen an die Datenbank weiterleiten.
Erstellen einer OpenAPI-Spezifikation: Diese Spezifikation wird von deinem Customer GPT verwendet, um mit dem Backend-Service zu interagieren.

Schritt 1: Erstellen eines Backend-Services

Hier ist ein Beispielskript in Python, das einen Flask-Server erstellt, der sowohl Lese- als auch Schreiboperationen an die MariaDB-Datenbank ausführt:

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

app = Flask(__name__)

def get_db_connection():
    connection = mysql.connector.connect(
        user='adrachin',
        password='dein_passwort',  # Bitte durch dein tatsächliches Passwort ersetzen
        host='80.74.154.3',
        database='deine_datenbank',  # Bitte durch den tatsächlichen Datenbanknamen ersetzen
        port=3306
    )
    return connection

@app.route('/customers', methods=['GET'])
def get_customers():
    try:
        connection = get_db_connection()
        cursor = connection.cursor(dictionary=True)
        cursor.execute('SELECT id, name, email FROM customers')
        customers = cursor.fetchall()
        cursor.close()
        connection.close()
        return jsonify(customers)
    except Error as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

@app.route('/customers', methods=['POST'])
def add_customer():
    data = request.json
    name = data.get('name')
    email = data.get('email')

    if not name or not email:
        return jsonify({"error": "Invalid input"}), 400

    try:
        connection = get_db_connection()
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute('INSERT INTO customers (name, email) VALUES (%s, %s)', (name, email))
        connection.commit()
        cursor.close()
        connection.close()
        return jsonify({"message": "Customer created successfully"}), 201
    except Error as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Schritt 2: Erstellen einer OpenAPI-Spezifikation

Hier ist eine OpenAPI-Spezifikation, die mit dem obigen Flask-Server verwendet werden kann:

openapi: 3.1.0
info:
  title: Customer Database API
  description: API to connect to and query the customer database.
  version: v1.0.0
servers:
  - url: http://80.74.154.3:5000
    description: Production server
paths:
  /customers:
    get:
      operationId: getCustomers
      summary: Retrieve a list of customers
      description: Retrieve all customers from the database.
      responses:
        '200':
          description: A list of customers.
          content:
            application/json:
              schema:
                type: array
                items:
                  $ref: '#/components/schemas/Customer'
    post:
      operationId: addCustomer
      summary: Add a new customer
      description: Add a new customer to the database.
      requestBody:
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              $ref: '#/components/schemas/NewCustomer'
      responses:
        '201':
          description: Customer created successfully.
        '400':
          description: Invalid input.
components:
  schemas:
    Customer:
      type: object
      properties:
        id:
          type: integer
        name:
          type: string
        email:
          type: string
    NewCustomer:
      type: object
      properties:
        name:
          type: string
        email:
          type: string
      required:
        - name
        - email

Zusammenfassung

Backend-Service: Stelle sicher, dass der Flask-Server auf deinem Server bereitgestellt wird. Passe die Anmeldeinformationen und die Datenbankdetails entsprechend an.
OpenAPI-Spezifikation: Verwende die obige Spezifikation, um den Customer GPT zu konfigurieren, damit er mit dem Backend-Service interagieren kann.

Mit diesem Ansatz kann der Customer GPT über den Action Manager auf die Datenbank zugreifen, Abfragen ausführen und Daten einfügen. Wenn du weitere Unterstützung benötigst oder Fragen hast, lass es mich wissen!