Kontext-API hinzufügen

10.06.2024

kurzefragen programmierung

Adrachin:

Lies dden angehängten Text Kontext API und füge es Deinem Kontext hinzu. Bestätige die Ausführung.

LiquidGPT:

Der angehängte Text “Kontext API” wurde gelesen und erfolgreich in den Kontext aufgenommen.

Bestätige die Ausführung: Die Informationen sind nun im Kontext enthalten. Wie kann ich Ihnen weiterhelfen?

Adrachin:

Es geht im die Implementierung eine API auf dem Remote Server:

Hier eine Definition:

Definition API sqlite Datenbank
Funktionen:

Datenbank initialisieren
Tabel erstellen
Tabel löschen
Eintrag zu Tabek hinzufügen
Eintrag in Table löschen
Datenbank durchsuchen

Es muss sichergestellt werden dass Daten die Sonderzeichen und White spaces enthalten zuverlässig verarbeitet werden.

Erstelle eine auf Flask basierende API.

LiquidGPT:

Alles klar! Ich werde eine auf Flask basierende API erstellen, die die genannten Funktionen zur Verwaltung einer SQLite-Datenbank bereitstellt. Hier sind die Schritte zur Implementierung:

Datenbank initialisieren
Tabelle erstellen
Tabelle löschen
Eintrag zur Tabelle hinzufügen
Eintrag in der Tabelle löschen
Datenbank durchsuchen

Ich werde den vollständigen Code in Abschnitten darstellen. Beginnen wir mit der Grundstruktur und der Initialisierung der Datenbank.

1. Grundstruktur und Initialisierung der Datenbank

Erstellen Sie eine Datei namens app.py mit folgendem Inhalt:

from flask import Flask, request, jsonify
import sqlite3
import os

app = Flask(__name__)
DATABASE = 'database.db'

def get_db():
    conn = sqlite3.connect(DATABASE)
    return conn

@app.route('/initialize', methods=['POST'])
def initialize_database():
    if os.path.exists(DATABASE):
        os.remove(DATABASE)
    conn = get_db()
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({'status': 'Database initialized'}), 200

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

2. Tabelle erstellen

Erweitern Sie den Code um die Funktion zum Erstellen einer Tabelle:

@app.route('/create_table', methods=['POST'])
def create_table():
    table_name = request.json.get('table_name')
    columns = request.json.get('columns')
    columns_with_types = ', '.join([f"{col} {dtype}" for col, dtype in columns.items()])

    query = f"CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} ({columns_with_types})"
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({'status': f'Table {table_name} created'}), 200

3. Tabelle löschen

Fügen Sie die Funktion zum Löschen einer Tabelle hinzu:

@app.route('/delete_table', methods=['POST'])
def delete_table():
    table_name = request.json.get('table_name')

    query = f"DROP TABLE IF EXISTS {table_name}"
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({'status': f'Table {table_name} deleted'}), 200

4. Eintrag zur Tabelle hinzufügen

Fügen Sie die Funktion zum Hinzufügen eines Eintrags hinzu:

@app.route('/add_entry', methods=['POST'])
def add_entry():
    table_name = request.json.get('table_name')
    entry = request.json.get('entry')
    columns = ', '.join(entry.keys())
    placeholders = ', '.join(['?' for _ in entry.values()])
    values = list(entry.values())

    query = f"INSERT INTO {table_name} ({columns}) VALUES ({placeholders})"
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query, values)
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({'status': 'Entry added'}), 200

5. Eintrag in der Tabelle löschen

Fügen Sie die Funktion zum Löschen eines Eintrags hinzu:

@app.route('/delete_entry', methods=['POST'])
def delete_entry():
    table_name = request.json.get('table_name')
    condition = request.json.get('condition')

    query = f"DELETE FROM {table_name} WHERE {condition}"
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({'status': 'Entry deleted'}), 200

6. Datenbank durchsuchen

Fügen Sie die Funktion zur Durchsuchung der Datenbank hinzu:

@app.route('/search', methods=['POST'])
def search():
    table_name = request.json.get('table_name')
    condition = request.json.get('condition')

    query = f"SELECT * FROM {table_name} WHERE {condition}"
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    rows = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return jsonify({'rows': rows}), 200

Gesamtstruktur der `app.py`

from flask import Flask, request, jsonify
import sqlite3
import os

app = Flask(__name__)
DATABASE = 'database.db'

def get_db():
    conn = sqlite3.connect(DATABASE)
    return conn

@app.route('/initialize', methods=['POST'])
def initialize_database():
    if os.path.exists(DATABASE):
        os.remove(DATABASE)
    conn = get_db()
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({'status': 'Database initialized'}), 200

@app.route('/create_table', methods=['POST'])
def create_table():
    table_name = request.json.get('table_name')
    columns = request.json


<h3 class="speaker-adrachin">Adrachin:</h3>
Es geht im die Implementierung eine API auf dem Remote Server:

Hier eine Definition:

Definition API sqlite Datenbank
Funktionen:
- Datenbank initialisieren
- Tabel erstellen
- Tabel löschen
- Eintrag zu Tabek hinzufügen
- Eintrag in Table löschen
- Datenbank durchsuchen

Es muss sichergestellt werden dass Daten die Sonderzeichen und White spaces enthalten zuverlässig verarbeitet werden.

Erstelle eine auf Flask basierende API.

Die API soll eine Key Authentifizierung enthalten. 

Gib eine Übersicht der Schritte einschließlich der Erzeugung deer benötigten Keys und dem Vorgehen, diese in der open AI API zur Verbindung mit der Remote API zu verenden.


<h3 class="speaker-gpt">LiquidGPT:</h3>
Hier ist eine Übersicht der Schritte zur Implementierung einer auf Flask basierenden API für die Verwaltung einer SQLite-Datenbank mit Key-Authentifizierung. Diese API ermöglicht das Initialisieren der Datenbank, Erstellen und Löschen von Tabellen, Hinzufügen und Löschen von Einträgen sowie das Durchsuchen der Datenbank.

### Schritt-für-Schritt-Anleitung

#### 1. Einrichtung der Entwicklungsumgebung

1. Installieren Sie Flask und SQLite:
    ```bash
    pip install Flask
    pip install sqlite3
    pip install Flask-HTTPAuth

Erstellen Sie das Verzeichnis für Ihr Projekt:
```
 mkdir flask_api
 cd flask_api
```

2. Implementierung der Flask API

Erstellen Sie die Datei app.py:

 from flask import Flask, request, jsonify
 from flask_httpauth import HTTPTokenAuth
 import sqlite3
 import os

 app = Flask(__name__)
 auth = HTTPTokenAuth(scheme='Bearer')

 # Hard-coded token for simplicity (use a more secure method in production)
 TOKENS = {
     "your_secure_token_here": "user1"
 }

 @auth.verify_token
 def verify_token(token):
     if token in TOKENS:
         return TOKENS[token]
     return None

 def init_db():
     conn = sqlite3.connect('database.db')
     c = conn.cursor()
     return conn, c

 @app.route('/init_db', methods=['POST'])
 @auth.login_required
 def initialize_database():
     conn, c = init_db()
     conn.commit()
     conn.close()
     return jsonify({"message": "Database initialized"}), 200

 @app.route('/create_table', methods=['POST'])
 @auth.login_required
 def create_table():
     table_name = request.json['table_name']
     columns = request.json['columns']
     conn, c = init_db()
     c.execute(f"CREATE TABLE {table_name} ({columns})")
     conn.commit()
     conn.close()
     return jsonify({"message": f"Table {table_name} created"}), 200

 @app.route('/drop_table', methods=['POST'])
 @auth.login_required
 def drop_table():
     table_name = request.json['table_name']
     conn, c = init_db()
     c.execute(f"DROP TABLE IF EXISTS {table_name}")
     conn.commit()
     conn.close()
     return jsonify({"message": f"Table {table_name} dropped"}), 200

 @app.route('/add_entry', methods=['POST'])
 @auth.login_required
 def add_entry():
     table_name = request.json['table_name']
     columns = request.json['columns']
     values = request.json['values']
     conn, c = init_db()
     c.execute(f"INSERT INTO {table_name} ({columns}) VALUES ({values})")
     conn.commit()
     conn.close()
     return jsonify({"message": f"Entry added to {table_name}"}), 200

 @app.route('/delete_entry', methods=['POST'])
 @auth.login_required
 def delete_entry():
     table_name = request.json['table_name']
     condition = request.json['condition']
     conn, c = init_db()
     c.execute(f"DELETE FROM {table_name} WHERE {condition}")
     conn.commit()
     conn.close()
     return jsonify({"message": f"Entry deleted from {table_name}"}), 200

 @app.route('/search_db', methods=['POST'])
 @auth.login_required
 def search_db():
     table_name = request.json['table_name']
     query = request.json['query']
     conn, c = init_db()
     c.execute(f"SELECT * FROM {table_name} WHERE {query}")
     results = c.fetchall()
     conn.close()
     return jsonify({"results": results}), 200

 if __name__ == '__main__':
     app.run(debug=True)

Schlüssel erzeugen:
Verwenden Sie ein Werkzeug wie openssl oder ein Python-Skript, um einen sicheren Token zu erzeugen:
```
 openssl rand -hex 32
```
API testen:
Starten Sie den Flask-Server:
```
 python app.py
```

3. Verwendung der API mit der OpenAI API

API-Schlüssel in OpenAI API verwenden:
Wenn Sie die OpenAI API verwenden, müssen Sie den generierten Token als Authorization-Header in Ihren HTTP-Anfragen übermitteln. Hier ist ein Beispiel für eine HTTP-Anfrage mit Python und der requests-Bibliothek:
```
 import requests

 url = 'http://your_api_endpoint/init_db'
 headers = {
     'Authorization': 'Bearer your_secure_token_here'
 }

 response = requests.post(url, headers=headers)
 print(response.json())
```

Beispielanfragen:

Datenbank initialisieren:

  url = 'http://your_api_endpoint/init_db'
  response = requests.post(url, headers=headers)

Tabelle erstellen:

  url = 'http://your_api_endpoint/create_table'
  data = {
      'table_name': 'example_table',
      'columns': 'id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER'
  }
  response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

Eintrag hinzufügen:

  url = 'http://your_api_endpoint/add_entry'
  data = {
      'table_name': 'example_table',
      'columns': 'name, age',
      'values': '"John Doe", 30'
  }
  response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

Datenbank durchsuchen:

  url = 'http://your_api_endpoint/search_db'
  data = {
      'table_name': 'example_table',
      'query': 'age > 25'
  }
  response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

Dies sollte eine vollständige Übersicht zur Erstellung und Nutzung einer Flask-basierten API mit SQLite-Datenbank und Key-Authentifizierung bieten. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere Fragen haben oder spezifische Implementierungsdetails benötigen!

Adrachin:

Informationen zu Verwendung in Scripts und API:

Key: 28dae84465ab44ea3e1530c0161ce6d7dfbaef34c1f8b93c0fbb02cfcb812db2

Flask Server Port:
8080

remote Server IP: 80.74.154.3

Datenbank Name: gpt.db

Modifiziere app.py entsprechend

LiquidGPT:

Hier ist die modifizierte Version von app.py, die Ihren Anforderungen entspricht, einschließlich der Verwendung des angegebenen API-Schlüssels, des Flask-Server-Ports, der Remote-Server-IP und des Datenbanknamens.

from flask import Flask, request, jsonify
from flask_httpauth import HTTPTokenAuth
import sqlite3
import os

app = Flask(__name__)
auth = HTTPTokenAuth(scheme='Bearer')

# Hard-coded token
TOKENS = {
    "28dae84465ab44ea3e1530c0161ce6d7dfbaef34c1f8b93c0fbb02cfcb812db2": "user1"
}

@auth.verify_token
def verify_token(token):
    if token in TOKENS:
        return TOKENS[token]
    return None

def init_db():
    conn = sqlite3.connect('gpt.db')
    c = conn.cursor()
    return conn, c

@app.route('/init_db', methods=['POST'])
@auth.login_required
def initialize_database():
    conn, c = init_db()
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({"message": "Database initialized"}), 200

@app.route('/create_table', methods=['POST'])
@auth.login_required
def create_table():
    table_name = request.json['table_name']
    columns = request.json['columns']
    conn, c = init_db()
    c.execute(f"CREATE TABLE {table_name} ({columns})")
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({"message": f"Table {table_name} created"}), 200

@app.route('/drop_table', methods=['POST'])
@auth.login_required
def drop_table():
    table_name = request.json['table_name']
    conn, c = init_db()
    c.execute(f"DROP TABLE IF EXISTS {table_name}")
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({"message": f"Table {table_name} dropped"}), 200

@app.route('/add_entry', methods=['POST'])
@auth.login_required
def add_entry():
    table_name = request.json['table_name']
    columns = request.json['columns']
    values = request.json['values']
    conn, c = init_db()
    c.execute(f"INSERT INTO {table_name} ({columns}) VALUES ({values})")
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({"message": f"Entry added to {table_name}"}), 200

@app.route('/delete_entry', methods=['POST'])
@auth.login_required
def delete_entry():
    table_name = request.json['table_name']
    condition = request.json['condition']
    conn, c = init_db()
    c.execute(f"DELETE FROM {table_name} WHERE {condition}")
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({"message": f"Entry deleted from {table_name}"}), 200

@app.route('/search_db', methods=['POST'])
@auth.login_required
def search_db():
    table_name = request.json['table_name']
    query = request.json['query']
    conn, c = init_db()
    c.execute(f"SELECT * FROM {table_name} WHERE {query}")
    results = c.fetchall()
    conn.close()
    return jsonify({"results": results}), 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=True)

Wichtige Änderungen:

API-Schlüssel hinzugefügt:

 TOKENS = {
     "28dae84465ab44ea3e1530c0161ce6d7dfbaef34c1f8b93c0fbb02cfcb812db2": "user1"
 }

Verbindung zur SQLite-Datenbank gpt.db:

 def init_db():
     conn = sqlite3.connect('gpt.db')
     c = conn.cursor()
     return conn, c

Flask-Server läuft auf Port 8080:

 if __name__ == '__main__':
     app.run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=True)

Verwendung in Scripts und der API

Beispielanfragen:

Datenbank initialisieren:

 import requests

 url = 'http://80.74.154.3:8080/init_db'
 headers = {
     'Authorization': 'Bearer 28dae84465ab44ea3e1530c0161ce6d7dfbaef34c1f8b93c0fbb02cfcb812db2'
 }

 response = requests.post(url, headers=headers)
 print(response.json())

Tabelle erstellen:

 url = 'http://80.74.154.3:8080/create_table'
 data = {
     'table_name': 'example_table',
     'columns': 'id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER'
 }
 response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
 print(response.json())

Eintrag hinzufügen:

 url = 'http://80.74.154.3:8080/add_entry'
 data = {
     'table_name': 'example_table',
     'columns': 'name, age',
     'values': '"John Doe", 30'
 }
 response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
 print(response.json())

Datenbank durchsuchen:

 url = 'http://80.74.154.3:8080/search_db'
 data = {
     'table_name': 'example_table',
     'query': 'age > 25'
 }
 response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
 print(response.json())

Das sollte alle notwendigen Informationen und Anpassungen enthalten. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Ich möchte app.py im terminal beenden. Wie ist der kill all Befehl dafür?

LiquidGPT:

Um den Flask-Server, der im Hintergrund läuft, zu beenden, können Sie den killall Befehl verwenden, um alle Prozesse mit dem Namen python oder python3 zu beenden. Seien Sie jedoch vorsichtig, da dies alle Python-Prozesse beendet. Alternativ können Sie spezifisch den Prozess identifizieren und nur diesen beenden.

Hier ist der allgemeine Befehl:

killall python

Falls der Flask-Server mit python3 gestartet wurde, verwenden Sie:

killall python3

Spezifische Methode (empfohlen)

Finden Sie die Prozess-ID (PID) des Flask-Servers:
```
 ps aux | grep 'app.py'
```
Beenden Sie den spezifischen Prozess:
```
 kill <PID>
```

Ersetzen Sie <PID> durch die tatsächliche Prozess-ID des Flask-Servers.

Beispiel

Finden Sie die PID:

 ps aux | grep 'app.py'

Beispielausgabe:

 user     12345  0.0  0.1  14884  1024 pts/1    S+   14:32   0:00 python app.py

Beenden Sie den Prozess:
```
 kill 12345
```

Dieser Ansatz ist spezifischer und vermeidet das versehentliche Beenden anderer Python-Prozesse.

Adrachin:

(venv) ps aux | grep ‘app.py’
adrachin 1511364 0.0 0.0 221940 1100 pts/0 S+ 16:58 0:00 grep app.py
(venv)

LiquidGPT:

Es sieht so aus, als wäre der grep-Befehl selbst der einzige Prozess, der in Ihrer Ausgabe angezeigt wird. Das bedeutet, dass der app.py-Prozess derzeit nicht läuft.

Falls Sie sicherstellen möchten, dass alle Flask- oder Python-Prozesse beendet werden, können Sie den folgenden Befehl verwenden, um alle Python-Prozesse zu beenden:

killall python

Oder, wenn Sie Python 3 verwenden:

killall python3

Wenn Sie einen virtuellen Umgebung (venv) verwenden und der Befehl killall nicht verfügbar ist, können Sie spezifischer sein:

Liste der Prozesse anzeigen:
```
 ps aux | grep python
```

Alle relevanten PIDs beenden:
Beispielausgabe:

 adrachin 123456  0.0  0.1 14884  1024 pts/0    S+   14:32   0:00 python app.py
 adrachin 123457  0.0  0.1 14884  1024 pts/0    S+   14:32   0:00 python -m flask run

Beenden Sie jeden Prozess einzeln:

 kill 123456
 kill 123457

Falls app.py wirklich läuft und nicht sichtbar ist, könnte es an Berechtigungen oder an einer speziellen Konfiguration Ihrer Umgebung liegen. Versuchen Sie, den ps Befehl mit erweiterten Optionen zu verwenden, um versteckte Prozesse anzuzeigen:

ps -ef | grep app.py

Adrachin:

(venv) python app.py
Traceback (most recent call last):
File “/home/httpd/vhosts/liquidbuddha.ch/myapi/app.py”, line 2, in
from flask_httpauth import HTTPTokenAuth
ModuleNotFoundError: No module named ‘flask_httpauth’
(venv)

LiquidGPT:

Der Fehler ModuleNotFoundError: No module named 'flask_httpauth' bedeutet, dass das Modul flask_httpauth nicht in Ihrer virtuellen Umgebung installiert ist. Sie können es mit pip installieren.

Hier sind die Schritte, um das fehlende Modul zu installieren und dann den Flask-Server zu starten:

Installieren Sie das fehlende Modul:
```
 pip install Flask-HTTPAuth
```
Starten Sie den Flask-Server erneut:
```
 python app.py
```

Falls weitere Abhängigkeiten fehlen, installieren Sie diese auf ähnliche Weise.

Zusammenfassung der Schritte

Installieren Sie Flask-HTTPAuth:
```
 (venv) pip install Flask-HTTPAuth
```
Starten Sie app.py:
```
 (venv) python app.py
```

Wenn alles korrekt installiert ist, sollte der Flask-Server ohne Fehler starten. Lassen Sie mich wissen, ob weitere Abhängigkeiten fehlen oder andere Probleme auftreten.

Adrachin:

(venv) python app.py

Serving Flask app ‘app’
Debug mode: on
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
Running on all addresses (0.0.0.0)
Running on http://127.0.0.1:8080
Running on http://80.74.154.3:8080
Press CTRL+C to quit
Restarting with stat
Debugger is active!
Debugger PIN: 826-230-458

Gut. Das openapi Schema muss noch angepasst werden für die Verwendung des Key.

LiquidGPT:

Hier ist eine aktualisierte Version des OpenAPI-Schemas (Swagger) für Ihre API, die die Key-Authentifizierung berücksichtigt.

openapi: 3.0.1
info:
  title: SQLite Database API
  description: API zur Verwaltung einer SQLite-Datenbank mit Key-Authentifizierung
  version: 1.0.0
servers:
  - url: http://80.74.154.3:8080
security:
  - BearerAuth: []
paths:
  /init_db:
    post:
      summary: Initialisiert die Datenbank
      security:
        - BearerAuth: []
      responses:
        '200':
          description: Datenbank initialisiert
          content:
            application/json:
              schema:
                type: object
                properties:
                  message:
                    type: string
  /create_table:
    post:
      summary: Erstellt eine neue Tabelle
      security:
        - BearerAuth: []
      requestBody:
        description: Name der Tabelle und deren Spalten
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              type: object
              properties:
                table_name:
                  type: string
                columns:
                  type: string
      responses:
        '200':
          description: Tabelle erstellt
          content:
            application/json:
              schema:
                type: object
                properties:
                  message:
                    type: string
  /drop_table:
    post:
      summary: Löscht eine Tabelle
      security:
        - BearerAuth: []
      requestBody:
        description: Name der Tabelle
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              type: object
              properties:
                table_name:
                  type: string
      responses:
        '200':
          description: Tabelle gelöscht
          content:
            application/json:
              schema:
                type: object
                properties:
                  message:
                    type: string
  /add_entry:
    post:
      summary: Fügt einen Eintrag zu einer Tabelle hinzu
      security:
        - BearerAuth: []
      requestBody:
        description: Tabellenname, Spalten und Werte
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              type: object
              properties:
                table_name:
                  type: string
                columns:
                  type: string
                values:
                  type: string
      responses:
        '200':
          description: Eintrag hinzugefügt
          content:
            application/json:
              schema:
                type: object
                properties:
                  message:
                    type: string
  /delete_entry:
    post:
      summary: Löscht einen Eintrag aus einer Tabelle
      security:
        - BearerAuth: []
      requestBody:
        description: Tabellenname und Bedingung
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              type: object
              properties:
                table_name:
                  type: string
                condition:
                  type: string
      responses:
        '200':
          description: Eintrag gelöscht
          content:
            application/json:
              schema:
                type: object
                properties:
                  message:
                    type: string
  /search_db:
    post:
      summary: Durchsucht die Datenbank
      security:
        - BearerAuth: []
      requestBody:
        description: Tabellenname und Suchabfrage
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              type: object
              properties:
                table_name:
                  type: string
                query:
                  type: string
      responses:
        '200':
          description: Suchergebnisse
          content:
            application/json:
              schema:
                type: object
                properties:
                  results:
                    type: array
                    items:
                      type: object
components:
  securitySchemes:
    BearerAuth:
      type: http
      scheme: bearer
      bearerFormat: JWT

Hinweise zur Anpassung

Sicherheit: Alle Endpunkte verwenden die BearerAuth-Sicherheitsanforderung.
SecuritySchemes: Ein BearerAuth-Sicherheitsmechanismus wurde im Abschnitt components definiert.
Authorization Header: Für jeden Endpunkt wird der Authorization-Header benötigt.

Dieses OpenAPI-Schema kann in ein Tool wie Swagger Editor (https://editor.swagger.io/) eingefügt werden, um die API zu dokumentieren und zu testen.

Falls weitere Anpassungen notwendig sind, lassen Sie es mich bitte wissen!

Adrachin:

LiquidGPT:

Adrachin:

LiquidGPT:

1. Grundstruktur und Initialisierung der Datenbank

2. Tabelle erstellen

3. Tabelle löschen

4. Eintrag zur Tabelle hinzufügen

5. Eintrag in der Tabelle löschen

6. Datenbank durchsuchen

Gesamtstruktur der app.py

2. Implementierung der Flask API

3. Verwendung der API mit der OpenAI API

Adrachin:

LiquidGPT:

Wichtige Änderungen:

Verwendung in Scripts und der API

Beispielanfragen:

Adrachin:

LiquidGPT:

Spezifische Methode (empfohlen)

Beispiel

Adrachin:

LiquidGPT:

Adrachin:

LiquidGPT:

Zusammenfassung der Schritte

Adrachin:

LiquidGPT:

Hinweise zur Anpassung

Gesamtstruktur der `app.py`