SQLite API mit Flask

01.06.2024

Adrachin:

Hi,

Ich möchte auf einem meiner Webspace eine SQLlite Datenbank erstellen. Der Vorgang ist mir bekannt und kann mit einem Plesk Admin Interface durchgeführt werden.

Anschliessend möchte ich eine Customer Action in einem GTP erstellen um eine API Verbindung zu der Datenbank zu etablieren. Der GTP soll read / write access haben. Ziel ist verschiedene Daten, die während eines Chat anstehen da abzulegen und in neuen Chats darauf zugreifen zu können.

Für neue Chats soll eine Methode in die Individualisierung des GPT implementiert werden welche beim Aufruf eines neuen Chats initiiert wird und die Sqlite Datenbank oder Teile daraus zum Kontext hinzufügt.

Wie gehe ich vor?

LiquidGPT:

Um eine SQLite-Datenbank in Ihrem Webspace zu erstellen und eine API-Verbindung zu etablieren, die es Ihrem GPT ermöglicht, Lese- und Schreibzugriff auf die Datenbank zu haben, können Sie folgendermaßen vorgehen:

Schritt 1: SQLite-Datenbank auf Ihrem Webspace erstellen

Erstellen der SQLite-Datenbank:
- Verwenden Sie das Plesk Admin Interface, um die SQLite-Datenbank zu erstellen. Normalerweise finden Sie diese Option unter dem Bereich “Databases” oder “Web Applications”.
Einrichtung der Verzeichnisstruktur:
- Erstellen Sie ein Verzeichnis auf Ihrem Webspace, um die SQLite-Datenbankdatei zu speichern. Beispielsweise: yourdomain.com/database/.

Schritt 2: Erstellung einer API, die mit der SQLite-Datenbank kommuniziert

Python Flask für die API:
- Verwenden Sie das Flask-Framework, um eine einfache API zu erstellen, die mit Ihrer SQLite-Datenbank kommuniziert.
Flask-Anwendung erstellen:
- Installieren Sie Flask und SQLite-Python-Bibliothek, indem Sie die folgenden Befehle ausführen:
```
pip install flask sqlite3
```
Erstellen einer Flask-Anwendung:
- Erstellen Sie eine Datei app.py und fügen Sie den folgenden Code hinzu:

from flask import Flask, request, jsonify
import sqlite3

app = Flask(__name__)
DATABASE = 'path/to/your/database.db'

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

@app.route('/add_data', methods=['POST'])
def add_data():
    data = request.json
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (?, ?)", (data['column1'], data['column2']))
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({'status': 'success'}), 201

@app.route('/get_data', methods=['GET'])
def get_data():
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
    rows = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return jsonify(rows), 200

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

Schritt 3: Deployment der Flask-Anwendung auf Ihrem Webspace

Upload der Flask-Anwendung:
- Laden Sie die app.py-Datei und andere notwendige Dateien auf Ihren Webspace hoch.
Konfiguration des Webservers:
- Stellen Sie sicher, dass Ihr Webserver so konfiguriert ist, dass Flask-Anwendungen ausgeführt werden können. Dies kann die Konfiguration von WSGI beinhalten.

Schritt 4: GPT-Integration mit der API

Erstellung einer Methode zur Initialisierung neuer Chats:
- Implementieren Sie eine Methode in Ihrer GPT-Anwendung, die bei der Initialisierung eines neuen Chats aufgerufen wird. Diese Methode sollte die API aufrufen, um relevante Daten aus der SQLite-Datenbank abzurufen und zum Kontext des GPT hinzuzufügen.
Beispiel für die Initialisierungsmethode:
- Hier ein Beispiel, wie Sie diese Methode in Python implementieren können:

import requests

def initialize_new_chat():
    response = requests.get('http://yourdomain.com/get_data')
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        # Fügen Sie die Daten dem GPT-Kontext hinzu
        return data
    else:
        return []

# Beispiel für die Verwendung in einem neuen Chat
chat_context = initialize_new_chat()
# Weitere Initialisierung und Verwendung des Chat-Kontexts

Zusammenfassung

Erstellen Sie eine SQLite-Datenbank auf Ihrem Webspace.
Erstellen Sie eine Flask-Anwendung, die als API dient, um mit der Datenbank zu interagieren.
Deployen Sie die Flask-Anwendung auf Ihrem Webspace.
Implementieren Sie eine Methode in Ihrer GPT-Anwendung, um bei der Initialisierung neuer Chats Daten aus der SQLite-Datenbank abzurufen und zu verwenden.

Falls Sie weitere Hilfe bei der Implementierung oder Fragen haben, stehe ich Ihnen gerne zur Verfügung!

Adrachin:

Ich möchte auf einem terminal eine Suche rekursiv starten nach einer Datei start_metanet.sh.

Gib den Befehl aus.

LiquidGPT:

Um auf einem Terminal eine rekursive Suche nach einer Datei namens start_metanet.sh zu starten, können Sie den find-Befehl verwenden. Hier ist der Befehl, den Sie eingeben sollten:

find / -name "start_metanet.sh" 2>/dev/null

Dieser Befehl durchsucht das gesamte Dateisystem nach der Datei start_metanet.sh. Die Option 2>/dev/null unterdrückt Fehlermeldungen über Zugriffsverweigerungen, die auftreten können, wenn der Befehl versucht, Verzeichnisse zu durchsuchen, auf die Sie keinen Zugriff haben.

Wenn Sie die Suche auf ein bestimmtes Verzeichnis beschränken möchten, können Sie / durch den Pfad zu diesem Verzeichnis ersetzen. Zum Beispiel, um nur in Ihrem Home-Verzeichnis zu suchen, verwenden Sie:

find ~/ -name "start_metanet.sh" 2>/dev/null

Adrachin:

Ich bin mit dem server verbunden über SSH. Wie finde ich raus, ob die benötigten Komponenten flask und sqlite schon installiert sind?

LiquidGPT:

Um herauszufinden, ob die benötigten Komponenten Flask und sqlite3 auf Ihrem Server bereits installiert sind, können Sie die folgenden Befehle im Terminal verwenden:

Überprüfen, ob Flask installiert ist:

Verwenden Sie pip oder pip3, je nachdem, welche Python-Version auf Ihrem Server standardmäßig verwendet wird.

pip show flask

oder

pip3 show flask

Wenn Flask installiert ist, gibt dieser Befehl Informationen über die installierte Flask-Version aus. Wenn es nicht installiert ist, erhalten Sie eine Meldung, dass das Paket nicht gefunden wurde.

Überprüfen, ob sqlite3 installiert ist:

SQLite ist normalerweise in Python standardmäßig enthalten, aber Sie können sicherstellen, dass das Modul importiert werden kann, indem Sie den Python-Interpreter verwenden:

python -c "import sqlite3; print(sqlite3.version)"

oder

python3 -c "import sqlite3; print(sqlite3.version)"

Wenn sqlite3 installiert ist, gibt dieser Befehl die Version von sqlite3 aus. Wenn es nicht installiert ist, erhalten Sie eine Fehlermeldung.

Zusammenfassung der Befehle:

# Überprüfen, ob Flask installiert ist
pip show flask  # oder pip3 show flask

# Überprüfen, ob sqlite3 installiert ist
python -c "import sqlite3; print(sqlite3.version)"  # oder python3 -c "import sqlite3; print(sqlite3.version)"

Wenn Sie feststellen, dass eine der Komponenten nicht installiert ist, können Sie sie mit den folgenden Befehlen installieren:

pip install flask  # oder pip3 install flask

SQLite ist normalerweise in Python integriert, aber falls es nicht vorhanden ist, könnte es an einer fehlenden Python-Installation liegen. Stellen Sie sicher, dass Sie eine vollständige Python-Installation haben.

Adrachin:

Der Server ist ein virtual server mit beschränkten Möglichkeiten. Hier die Struktur des Servers aus dem auch hervorgeht, ob es möglich ist die benötigten Komponenten zu installieren:

[adrachin@sora ~]$ ls -lh
insgesamt 32K
lrwxrwxrwx 1 root root 7 6. Jun 2023 bin -> usr/bin
drwxr-xr-x 2 root root 4.0K 17. Mai 13:15 dev
drwxr-xr-x 4 root root 4.0K 17. Mai 13:21 etc
drwxr-x—- 3 adrachin psaserv 4.0K 24. Mai 18:03 httpdocs
lrwxrwxrwx 1 root root 7 6. Jun 2023 lib -> usr/lib
lrwxrwxrwx 1 root root 9 6. Jun 2023 lib64 -> usr/lib64
drwx——— 2 adrachin root 4.0K 1. Jun 00:56 logs
drwxr-xr-x 9 root root 4.0K 17. Mai 13:15 opt
drwxrwxrwt 2 root root 4.0K 17. Mai 13:15 tmp
drwxr-xr-x 7 root root 4.0K 17. Mai 13:15 usr
drwxr-xr-x 3 root root 4.0K 17. Mai 13:15 var

LiquidGPT:

Basierend auf der Struktur Ihres Servers kann ich sehen, dass Sie Zugriff auf einige wichtige Verzeichnisse haben, aber möglicherweise eingeschränkte Rechte haben, um systemweite Pakete zu installieren. Das heißt, Sie könnten beschränkt sein, Bibliotheken global zu installieren. Sie können jedoch Python-Pakete in Ihrem Benutzerverzeichnis installieren.

Überprüfen, ob Flask installiert ist

Um zu überprüfen, ob Flask installiert ist, können Sie pip show flask verwenden:

pip show flask

Falls pip nicht installiert ist oder Sie keine Berechtigung haben, können Sie auch versuchen, Flask direkt in einer Python-Umgebung zu importieren:

python -c "import flask; print(flask.__version__)"

Überprüfen, ob sqlite3 installiert ist

Da SQLite normalerweise in Python integriert ist, können Sie prüfen, ob das Modul importiert werden kann:

python -c "import sqlite3; print(sqlite3.sqlite_version)"

Installation in einem Benutzerverzeichnis

Falls Flask nicht installiert ist und Sie keine Root-Rechte haben, können Sie pip verwenden, um es lokal in Ihrem Benutzerverzeichnis zu installieren:

Installieren Sie Flask lokal:

pip install --user flask

Stellen Sie sicher, dass das lokale Benutzerpaket-Verzeichnis in Ihrem PATH ist:

Fügen Sie dies Ihrer .bashrc oder .bash_profile hinzu:

export PATH=$HOME/.local/bin:$PATH

Dann führen Sie den Befehl aus:

source ~/.bashrc  # oder source ~/.bash_profile

Überprüfen der Installation

Nachdem Sie die Installation durchgeführt haben, überprüfen Sie erneut die Installation von Flask und sqlite3:

# Überprüfen, ob Flask installiert ist
python -c "import flask; print(flask.__version__)"

# Überprüfen, ob sqlite3 installiert ist
python -c "import sqlite3; print(sqlite3.sqlite_version)"

Wenn Flask installiert ist, sollte die Version angezeigt werden, und für sqlite3 sollte die SQLite-Version angezeigt werden.

Beispiel für die Installation und Prüfung von Flask und sqlite3:

# Install Flask locally
pip install --user flask

# Verify Flask installation
python -c "import flask; print(flask.__version__)"

# Verify sqlite3 installation
python -c "import sqlite3; print(sqlite3.sqlite_version)"

Damit sollten Sie in der Lage sein, die erforderlichen Komponenten auf Ihrem Server zu überprüfen und gegebenenfalls zu installieren. Wenn Sie weitere Fragen haben oder auf Probleme stoßen, lassen Sie es mich wissen!

Adrachin:

pip ist nicht installiert. Daran scheitert es zuerst.

Ist es überhaupt notwendig flask zu installieren? Das ist ein Webserver auf dem ein apache server läuft.

LiquidGPT:

Wenn bereits ein Apache-Server auf Ihrem virtuellen Server läuft, können Sie diesen nutzen, um Ihre API zu hosten, ohne Flask installieren zu müssen. Sie können eine CGI-Skripting-Lösung verwenden, um direkt auf die SQLite-Datenbank zuzugreifen. Dies erfordert keine Installation zusätzlicher Python-Pakete und funktioniert gut in eingeschränkten Umgebungen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines CGI-Skripts zur Interaktion mit SQLite

Stellen Sie sicher, dass CGI auf Ihrem Apache-Server aktiviert ist:

Öffnen Sie Ihre Apache-Konfigurationsdatei (meist httpd.conf oder eine spezifische Virtual-Host-Datei) und stellen Sie sicher, dass das CGI-Modul aktiviert ist:
```
LoadModule cgi_module modules/mod_cgi.so
```
Stellen Sie sicher, dass das CGI-Verzeichnis konfiguriert ist. Zum Beispiel:
```
<Directory "/var/www/cgi-bin">
    AllowOverride None
    Options +ExecCGI
    Require all granted
</Directory>

ScriptAlias /cgi-bin/ "/var/www/cgi-bin/"
```
Erstellen Sie ein Verzeichnis für Ihre CGI-Skripte:

Erstellen Sie ein Verzeichnis, in dem Ihre CGI-Skripte gespeichert werden. Zum Beispiel:
```
mkdir -p /var/www/cgi-bin
```

Erstellen Sie ein Python-CGI-Skript, das mit der SQLite-Datenbank interagiert:

Erstellen Sie eine Datei database_api.cgi im Verzeichnis /var/www/cgi-bin:

nano /var/www/cgi-bin/database_api.cgi

Fügen Sie den folgenden Python-Code hinzu:

#!/usr/bin/env python3

import sqlite3
import cgi
import cgitb
import json

cgitb.enable()

print("Content-Type: application/json")
print()

form = cgi.FieldStorage()
action = form.getvalue("action")

DATABASE = '/path/to/your/database.db'

def get_data():
    conn = sqlite3.connect(DATABASE)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
    rows = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return rows

def add_data(column1, column2):
    conn = sqlite3.connect(DATABASE)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (?, ?)", (column1, column2))
    conn.commit()
    conn.close()

if action == 'get':
    data = get_data()
    print(json.dumps(data))
elif action == 'add':
    column1 = form.getvalue("column1")
    column2 = form.getvalue("column2")
    add_data(column1, column2)
    print(json.dumps({"status": "success"}))
else:
    print(json.dumps({"status": "error", "message": "Invalid action"}))

Hinweis: Stellen Sie sicher, dass der Pfad zur SQLite-Datenbank (/path/to/your/database.db) korrekt ist und dass your_table durch den tatsächlichen Tabellennamen ersetzt wird.

Stellen Sie sicher, dass das Skript ausführbar ist:
```
chmod +x /var/www/cgi-bin/database_api.cgi
```
Testen Sie das CGI-Skript:

Sie können das Skript testen, indem Sie in Ihrem Browser darauf zugreifen:
```
http://yourdomain.com/cgi-bin/database_api.cgi?action=get
```
Für das Hinzufügen von Daten können Sie curl oder ähnliche Tools verwenden:
```
curl -d "action=add&column1=value1&column2=value2" http://yourdomain.com/cgi-bin/database_api.cgi
```

Zusammenfassung

Nutzen Sie den bestehenden Apache-Server und das CGI-Skript, um auf die SQLite-Datenbank zuzugreifen, ohne zusätzliche Pakete wie Flask zu installieren.
Aktivieren Sie CGI auf Ihrem Apache-Server und erstellen Sie ein Python-CGI-Skript, um Daten von und zur SQLite-Datenbank zu lesen und zu schreiben.

Diese Lösung sollte in Ihrer eingeschränkten Umgebung funktionieren und erfordert keine Installation zusätzlicher Python-Pakete. Wenn Sie weitere Fragen oder Probleme haben, lassen Sie es mich wissen!

Adrachin:

Eigentlich möchte ich die Konfiguration des laufenden Servers möglichst unangetastet lassen.

Python ist installiert in Version 3:
[adrachin@sora ~]$ which python3
/usr/bin/python3
[adrachin@sora ~]$

Damit sollte es möglich sein auch pip zu installieren?

LiquidGPT:

Ja, wenn Python 3 auf Ihrem Server installiert ist, können Sie pip für Python 3 installieren. Hier sind die Schritte, um pip zu installieren und dann Flask und sqlite3 zu verwenden:

Schritt 1: Installieren von `pip` für Python 3

Herunterladen und Installieren von pip:

Sie können das get-pip.py-Skript verwenden, um pip zu installieren:
```
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
python3 get-pip.py --user
```
Stellen Sie sicher, dass das lokale Benutzerpaket-Verzeichnis in Ihrem PATH ist:

Fügen Sie dies Ihrer .bashrc oder .bash_profile hinzu:
```
export PATH=$HOME/.local/bin:$PATH
```
Dann führen Sie den Befehl aus:
```
source ~/.bashrc  # oder source ~/.bash_profile
```
Überprüfen der Installation von pip:
```
pip3 --version
```
Dies sollte die Version von pip ausgeben, was bedeutet, dass pip erfolgreich installiert wurde.

Schritt 2: Installieren von Flask und sqlite3

Installieren von Flask:
```
pip3 install --user flask
```

Überprüfen der Installation von Flask:

python3 -c "import flask; print(flask.__version__)"

Überprüfen von sqlite3 (normalerweise in Python integriert):
```
python3 -c "import sqlite3; print(sqlite3.sqlite_version)"
```

Beispiel einer Flask-Anwendung

Wenn pip und Flask installiert sind, können Sie eine einfache Flask-Anwendung erstellen, die auf sqlite3 zugreift:

Erstellen Sie eine Datei app.py mit folgendem Inhalt:

from flask import Flask, request, jsonify
import sqlite3

app = Flask(__name__)
DATABASE = '/path/to/your/database.db'

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

@app.route('/add_data', methods=['POST'])
def add_data():
    data = request.json
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (?, ?)", (data['column1'], data['column2']))
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({'status': 'success'}), 201

@app.route('/get_data', methods=['GET'])
def get_data():
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
    rows = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return jsonify(rows), 200

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

Hinweis: Ersetzen Sie /path/to/your/database.db durch den tatsächlichen Pfad zu Ihrer SQLite-Datenbank und your_table durch den tatsächlichen Tabellennamen.

Starten Sie die Flask-Anwendung:
```
python3 app.py
```
Zugriff auf die API:
- Um Daten hinzuzufügen: POST-Anfrage an http://127.0.0.1:5000/add_data
- Um Daten abzurufen: GET-Anfrage an http://127.0.0.1:5000/get_data

Zusammenfassung

Installieren Sie pip für Python 3, indem Sie das get-pip.py-Skript verwenden.
Installieren Sie Flask und überprüfen Sie die sqlite3-Installation.
Erstellen und starten Sie eine einfache Flask-Anwendung, die mit Ihrer SQLite-Datenbank interagiert.

Diese Schritte sollten Ihnen ermöglichen, Flask zu verwenden, ohne die Konfiguration des bestehenden Servers zu verändern. Wenn Sie weitere Fragen oder Probleme haben, lassen Sie es mich wissen!

Adrachin:

Ich möchte ein Problem nah dem anderen lösen. Gib nicht immer den gesamten Code aller nachfolgenden Schritte aus.

LiquidGPT:

Verstanden. Lassen Sie uns zunächst sicherstellen, dass pip für Python 3 installiert ist.

Schritt 1: Installieren von `pip` für Python 3

Führen Sie die folgenden Befehle aus, um pip zu installieren:

Herunterladen des get-pip.py-Skripts:

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py

Installieren von pip für Python 3:

python3 get-pip.py --user

Hinzufügen des lokalen Benutzerpaket-Verzeichnisses zu Ihrem PATH:

Fügen Sie diese Zeile Ihrer .bashrc oder .bash_profile hinzu:

export PATH=$HOME/.local/bin:$PATH

Aktualisieren Sie Ihre aktuelle Shell-Sitzung:

source ~/.bashrc  # oder source ~/.bash_profile

Überprüfen Sie die Installation von pip:

pip3 --version

Führen Sie diese Schritte aus und teilen Sie mir das Ergebnis mit. Wenn pip erfolgreich installiert ist, können wir im nächsten Schritt Flask installieren.

Adrachin:

[adrachin@sora ~]$ python3 get-pip.py —user
ERROR: This script does not work on Python 3.6 The minimum supported Python version is 3.7. Please use https://bootstrap.pypa.io/pip/3.6/get-pip.py instead.
[adrachin@sora ~]$

LiquidGPT:

Da Sie Python 3.6 verwenden, müssen Sie eine spezielle Version des get-pip.py-Skripts herunterladen, die mit Python 3.6 kompatibel ist.

Schritt 1: Herunterladen und Installieren von `pip` für Python 3.6

Herunterladen des get-pip.py-Skripts für Python 3.6:

curl https://bootstrap.pypa.io/pip/3.6/get-pip.py -o get-pip.py

Installieren von pip für Python 3.6:

python3 get-pip.py --user

Hinzufügen des lokalen Benutzerpaket-Verzeichnisses zu Ihrem PATH:

Fügen Sie diese Zeile Ihrer .bashrc oder .bash_profile hinzu:

export PATH=$HOME/.local/bin:$PATH

Aktualisieren Sie Ihre aktuelle Shell-Sitzung:

source ~/.bashrc  # oder source ~/.bash_profile

Überprüfen Sie die Installation von pip:

pip3 --version

Führen Sie diese Schritte aus und teilen Sie mir das Ergebnis mit. Wenn pip erfolgreich installiert ist, können wir im nächsten Schritt Flask installieren.

Adrachin:

pip3 —version
pip 21.3.1 from /home/httpd/vhosts/liquidbuddha.ch/.local/lib/python3.6/site-packages/pip (python 3.6)
[adrachin@sora ~]$

LiquidGPT:

Großartig! pip ist nun erfolgreich installiert. Lassen Sie uns im nächsten Schritt Flask installieren.

Schritt 2: Installieren von Flask

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Flask in Ihrem Benutzerverzeichnis zu installieren:

pip3 install --user flask

Schritt 3: Überprüfen der Flask-Installation

Nach der Installation von Flask können Sie überprüfen, ob Flask erfolgreich installiert wurde:

python3 -c "import flask; print(flask.__version__)"

Führen Sie diese Schritte aus und teilen Sie mir mit, ob Flask erfolgreich installiert wurde. Wenn alles in Ordnung ist, können wir mit der Erstellung einer einfachen Flask-Anwendung fortfahren.

Adrachin:

[adrachin@sora ~]$ python3 -c “import flask; print(flask.version)”
2.0.3
[adrachin@sora ~]$

LiquidGPT:

Flask wurde erfolgreich installiert! Nun können wir mit der Erstellung einer einfachen Flask-Anwendung fortfahren, die mit Ihrer SQLite-Datenbank interagiert.

Schritt 4: Erstellen einer einfachen Flask-Anwendung

Erstellen Sie eine Datei app.py mit folgendem Inhalt:

from flask import Flask, request, jsonify
import sqlite3

app = Flask(__name__)
DATABASE = '/path/to/your/database.db'

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

@app.route('/add_data', methods=['POST'])
def add_data():
    data = request.json
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (?, ?)", (data['column1'], data['column2']))
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({'status': 'success'}), 201

@app.route('/get_data', methods=['GET'])
def get_data():
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
    rows = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return jsonify(rows), 200

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

Hinweis: Ersetzen Sie /path/to/your/database.db durch den tatsächlichen Pfad zu Ihrer SQLite-Datenbank und your_table durch den tatsächlichen Tabellennamen.

Starten Sie die Flask-Anwendung:

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Flask-Anwendung zu starten:

python3 app.py

Zugriff auf die API:

Um Daten hinzuzufügen: POST-Anfrage an http://127.0.0.1:5000/add_data
Um Daten abzurufen: GET-Anfrage an http://127.0.0.1:5000/get_data

Bitte führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob die Anwendung wie erwartet funktioniert. Wenn Sie Fragen haben oder auf Probleme stoßen, helfe ich Ihnen gerne weiter.

Adrachin:

Info zur Datenbank:

localhost:3306
Database name
gpt

LiquidGPT:

Danke für die Informationen zur Datenbank. Da Ihre Datenbank MySQL ist und nicht SQLite, müssen wir einige Änderungen vornehmen. Wir verwenden mysql-connector-python anstelle von SQLite, um die Verbindung zu Ihrer MySQL-Datenbank herzustellen.

Schritt 1: Installieren von `mysql-connector-python`

Zuerst installieren wir das erforderliche Paket:

pip3 install --user mysql-connector-python

Schritt 2: Erstellen einer Flask-Anwendung, die mit MySQL kommuniziert

Erstellen Sie eine Datei app.py mit folgendem Inhalt:

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

app = Flask(__name__)

def get_db_connection():
    connection = mysql.connector.connect(
        host='localhost',
        port=3306,
        user='your_username',  # Ersetzen Sie 'your_username' durch Ihren MySQL-Benutzernamen
        password='your_password',  # Ersetzen Sie 'your_password' durch Ihr MySQL-Passwort
        database='gpt'
    )
    return connection

@app.route('/add_data', methods=['POST'])
def add_data():
    data = request.json
    conn = get_db_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (%s, %s)", (data['column1'], data['column2']))
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({'status': 'success'}), 201

@app.route('/get_data', methods=['GET'])
def get_data():
    conn = get_db_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
    rows = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return jsonify(rows), 200

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

Hinweis: Ersetzen Sie your_username und your_password durch Ihre MySQL-Anmeldeinformationen und your_table durch den tatsächlichen Tabellennamen.

Schritt 3: Starten der Flask-Anwendung

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Flask-Anwendung zu starten:

python3 app.py

Schritt 4: Zugriff auf die API

Um Daten hinzuzufügen: POST-Anfrage an http://127.0.0.1:5000/add_data
Um Daten abzurufen: GET-Anfrage an http://127.0.0.1:5000/get_data

Bitte führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob die Anwendung wie erwartet funktioniert. Wenn Sie Fragen haben oder auf Probleme stoßen, stehe ich Ihnen zur Verfügung.

Adrachin:

Spricht etwas dagegen SQlite zusätzlich zum installieren? Damit bleibt Webserver und Domains komplett getrennt von dem Projekt “Datenbank Verbindung für ChatGTP”.

LiquidGPT:

Es spricht nichts dagegen, SQLite zusätzlich zu installieren und zu verwenden, um die Webserver- und Domain-Konfiguration von Ihrem Projekt “Datenbankverbindung für ChatGPT” getrennt zu halten. SQLite ist leichtgewichtig und einfach zu installieren, was es ideal für Ihr Szenario macht.

Schritt 1: Installation und Überprüfung von SQLite

Da SQLite normalerweise mit Python ausgeliefert wird, können Sie direkt überprüfen, ob SQLite verfügbar ist. Falls es nicht installiert ist, können Sie es einfach installieren.

Überprüfen, ob SQLite verfügbar ist:

python3 -c "import sqlite3; print(sqlite3.sqlite_version)"

Erstellen einer SQLite-Datenbank:

Erstellen Sie eine SQLite-Datenbank und eine Tabelle für Ihre Daten. Hier ist ein Beispielskript, um eine Datenbank und Tabelle zu erstellen:

import sqlite3

# Erstellen einer Verbindung zur SQLite-Datenbank
conn = sqlite3.connect('chatgpt_data.db')

# Erstellen eines Cursors
cursor = conn.cursor()

# Erstellen einer Tabelle
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS your_table (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    column1 TEXT,
    column2 TEXT
)
''')

# Änderungen übernehmen und Verbindung schließen
conn.commit()
conn.close()

Speichern Sie dieses Skript als init_db.py und führen Sie es aus:

python3 init_db.py

Schritt 2: Erstellen einer Flask-Anwendung, die mit SQLite kommuniziert

Erstellen Sie eine Datei app.py mit folgendem Inhalt:

from flask import Flask, request, jsonify
import sqlite3

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

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

@app.route('/add_data', methods=['POST'])
def add_data():
    data = request.json
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (?, ?)", (data['column1'], data['column2']))
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({'status': 'success'}), 201

@app.route('/get_data', methods=['GET'])
def get_data():
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
    rows = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return jsonify(rows), 200

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

Schritt 3: Starten der Flask-Anwendung

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Flask-Anwendung zu starten:

python3 app.py

Schritt 4: Zugriff auf die API

Um Daten hinzuzufügen: POST-Anfrage an http://127.0.0.1:5000/add_data
Um Daten abzurufen: GET-Anfrage an http://127.0.0.1:5000/get_data

Indem Sie SQLite verwenden, halten Sie Ihre Webserver- und Domain-Konfigurationen getrennt von Ihrem Projekt, was eine saubere und einfache Lösung bietet. Wenn Sie weitere Fragen haben oder Unterstützung benötigen, lassen Sie es mich wissen.

Adrachin:

Die API Verbindung soll nicht über 127.0.0.1 aufgebaut werden sondern muss über die IP des Webspace mit ChatGTP kommunizieren können.

Antwort zur sqlite abfrage:

[adrachin@sora ~]$ python3 -c “import sqlite3; print(sqlite3.sqlite_version)”
3.26.0
[adrachin@sora ~]$

LiquidGPT:

Perfekt, dass SQLite bereits installiert ist. Um die Flask-Anwendung von einer anderen IP-Adresse zugänglich zu machen, müssen Sie den Host und den Port beim Starten der Flask-Anwendung angeben.

Schritt 1: Anpassung der Flask-Anwendung für den externen Zugriff

Ändern Sie die app.run-Zeile in app.py, um die Anwendung auf der IP-Adresse zu starten, die extern zugänglich ist. Beispiel:

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

Schritt 2: Sicherstellen, dass die Firewall und der Webserver den Zugriff zulassen

Stellen Sie sicher, dass Ihre Firewall und der Webserver den Zugriff auf den Port 5000 (oder den von Ihnen gewählten Port) zulassen.

Schritt 3: Starten der Flask-Anwendung

Starten Sie die Flask-Anwendung erneut:

python3 app.py

Schritt 4: Zugriff auf die API über die externe IP-Adresse

Angenommen, die IP-Adresse Ihres Servers ist 123.456.78.9, können Sie auf die API wie folgt zugreifen:

Um Daten hinzuzufügen: POST-Anfrage an http://123.456.78.9:5000/add_data
Um Daten abzurufen: GET-Anfrage an http://123.456.78.9:5000/get_data

Vollständige `app.py` Datei:

Hier ist die vollständige app.py-Datei mit den oben genannten Änderungen:

from flask import Flask, request, jsonify
import sqlite3

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

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

@app.route('/add_data', methods=['POST'])
def add_data():
    data = request.json
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (?, ?)", (data['column1'], data['column2']))
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({'status': 'success'}), 201

@app.route('/get_data', methods=['GET'])
def get_data():
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
    rows = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return jsonify(rows), 200

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

Sicherheitsüberlegungen

Zugangsbeschränkungen: Stellen Sie sicher, dass der Zugriff auf die API auf autorisierte Benutzer beschränkt ist. Dies kann durch die Implementierung von Authentifizierung und Autorisierung erfolgen.
SSL/TLS: Verwenden Sie HTTPS, um die Kommunikation zu verschlüsseln.

Führen Sie die genannten Schritte aus, und teilen Sie mir mit, ob Sie Hilfe bei einem dieser Schritte benötigen.

Adrachin:

LiquidGPT:

Schritt 1: SQLite-Datenbank auf Ihrem Webspace erstellen

Schritt 2: Erstellung einer API, die mit der SQLite-Datenbank kommuniziert

Schritt 3: Deployment der Flask-Anwendung auf Ihrem Webspace

Schritt 4: GPT-Integration mit der API

Zusammenfassung

Adrachin:

LiquidGPT:

Adrachin:

LiquidGPT:

Überprüfen, ob Flask installiert ist:

Überprüfen, ob sqlite3 installiert ist:

Zusammenfassung der Befehle:

Adrachin:

LiquidGPT:

Überprüfen, ob Flask installiert ist

Überprüfen, ob sqlite3 installiert ist

Installation in einem Benutzerverzeichnis

Überprüfen der Installation

Beispiel für die Installation und Prüfung von Flask und sqlite3:

Adrachin:

LiquidGPT:

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines CGI-Skripts zur Interaktion mit SQLite

Zusammenfassung

Adrachin:

LiquidGPT:

Schritt 1: Installieren von pip für Python 3

Schritt 2: Installieren von Flask und sqlite3

Beispiel einer Flask-Anwendung

Zusammenfassung

Adrachin:

LiquidGPT:

Schritt 1: Installieren von pip für Python 3

Adrachin:

LiquidGPT:

Schritt 1: Herunterladen und Installieren von pip für Python 3.6

Adrachin:

LiquidGPT:

Schritt 2: Installieren von Flask

Schritt 3: Überprüfen der Flask-Installation

Adrachin:

LiquidGPT:

Schritt 4: Erstellen einer einfachen Flask-Anwendung

Adrachin:

LiquidGPT:

Schritt 1: Installieren von mysql-connector-python

Schritt 2: Erstellen einer Flask-Anwendung, die mit MySQL kommuniziert

Schritt 3: Starten der Flask-Anwendung

Schritt 4: Zugriff auf die API

Adrachin:

LiquidGPT:

Schritt 1: Installation und Überprüfung von SQLite

Schritt 2: Erstellen einer Flask-Anwendung, die mit SQLite kommuniziert

Schritt 3: Starten der Flask-Anwendung

Schritt 4: Zugriff auf die API

Adrachin:

LiquidGPT:

Schritt 1: Anpassung der Flask-Anwendung für den externen Zugriff

Schritt 2: Sicherstellen, dass die Firewall und der Webserver den Zugriff zulassen

Schritt 3: Starten der Flask-Anwendung

Schritt 4: Zugriff auf die API über die externe IP-Adresse

Vollständige app.py Datei:

Sicherheitsüberlegungen

Schritt 1: Installieren von `pip` für Python 3

Schritt 1: Installieren von `pip` für Python 3

Schritt 1: Herunterladen und Installieren von `pip` für Python 3.6

Schritt 1: Installieren von `mysql-connector-python`

Vollständige `app.py` Datei: