load_dotenv():加载.env文件中的环境变量到环境中。 os.getenv('API_KEY'):获取名为API_KEY的环境变量。 最后,打印加载的环境变量以验证是否成功。 步骤4:实现条件判断,返回False 我们希望在某种条件下返回False。假设我们要根据ENV_FLAG的值来进行判断。 # 条件判断ifenv_flag=='test':print("ENV_FLAG is ...
import dotenvdotenv.load_dotenv()准备工作 在准备阶段，你需要准备一个作为外部知识源的向量数据库，用于保存所有的附加信息。这个向量数据库的构建包含以下步骤：收集并载入数据 将文档分块 对文本块进行嵌入操作并保存 第一步是收集并载入数据。举个例子，如果我们使用拜登总统 2022 年的国情咨文作为附加上下文。
#一、自动搜索 .env 文件 load_dotenv(verbose=True) #二、与上面方式等价 load_dotenv(find_dotenv(), verbose=True) #三、与上面方式等价 指定.env 文件位置 env_path=Path('.')/'.env' load_dotenv(dotenv_path=env_path, verbose=True) 通过load_dotenv ,你就可以访问像访问系统环境变量一样使用.env...
load_dotenv 参数: dotenv_path:.env文件的路径 stream: 带有.env内容的io.StringIO文本,当dotenv_path为None使用 verbose: 是否输出.env文件丢失的警告,默认为False override: 是否覆盖原系统环境变量,默认为False encoding: 读取文件时的编码 文件规则格式 键可以不用引号包裹,也可以用单引号包裹 值可以不用引号包...
import dotenv dotenv.load_dotenv() 准备工作 在准备阶段,你需要准备一个作为外部知识源的向量数据库,用于保存所有的附加信息。这个向量数据库的构建包含以下步骤: 收集并载入数据 将文档分块 对文本块进行嵌入操作并保存 第一步是收集并载入数据。举个例子,如果我们使用拜登总统 2022 年的国情咨文作为附加上下文。
import dotenvdotenv.load_dotenv() 准备工作 在准备阶段,你需要准备一个作为外部知识源的向量数据库,用于保存所有的附加信息。这个向量数据库的构建包含以下步骤: 收集并载入数据 将文档分块 对文本块进行嵌入操作并保存 第一步是收集并载入数据。举个例子,如果我们使用拜登总统 2022 年的国情咨文作为附加上下文。Lan...
load_dotenv(find_dotenv()) # 从环境变量中获取DashScope的API密钥 DASHSCOPE_API_KEY = os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] # 定义一个模型,用于路由用户查询到合适的数据库 # 定义 数据格式 class RouteQuery(BaseModel): """用于路由用户查询的模型,决定查询应路由到vectorstore还是web_search。
import dotenvdotenv.load_dotenv() 准备工作 在准备阶段,你需要准备一个作为外部知识源的向量数据库,用于保存所有的附加信息。这个向量数据库的构建包含以下步骤: 收集并载入数据 将文档分块 对文本块进行嵌入操作并保存 第一步是收集并载入数据。举个例子,如果我们使用拜登总统 2022 年的国情咨文作为附加上下文。Lan...
load_dotenv() print('DEBUG' in os.environ.keys()) # False 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 选项4:Dynaconf --- Python的强大配置模块 Dynaconf[7]是用于Python的非常强大的配置模块,支持多种文件格式:yaml,json,ini,toml和py。它可以自动加载.env文件并支持自定义校验规则。简而言之,它涵盖了前三个选项的...
pip install python-dotenv 让我们为项目创建一个小测试,测试如下: Let's create a small test for the project that looks like this: TuringRobots_Tests.py 代码语言:txt AI代码解释 from TuringRobots import TuringRobots def test_TuringRobots(): ...