diff --git a/README.md b/README.md
index a3d004b0..8520738a 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,5 +1,5 @@
> [!IMPORTANT]
-> `master主分支`最新动态(2025.2.4): 增加deepseek-r1支持
+> `master主分支`最新动态(2025.2.13): 联网组件支持Jina的api / 增加deepseek-r1支持
> `frontier开发分支`最新动态(2024.12.9): 更新对话时间线功能，优化xelatex论文翻译
> `wiki文档`最新动态(2024.12.5): 更新ollama接入指南
>
diff --git a/config.py b/config.py
index 11ee666c..709d4455 100644
--- a/config.py
+++ b/config.py
@@ -81,7 +81,7 @@ API_URL_REDIRECT = {}
# 多线程函数插件中，默认允许多少路线程同时访问OpenAI。Free trial users的限制是每分钟3次，Pay-as-you-go users的限制是每分钟3500次
# 一言以蔽之：免费（5刀）用户填3，OpenAI绑了信用卡的用户可以填 16 或者更高。提高限制请查询：https://platform.openai.com/docs/guides/rate-limits/overview
-DEFAULT_WORKER_NUM = 3
+DEFAULT_WORKER_NUM = 8
# 色彩主题, 可选 ["Default", "Chuanhu-Small-and-Beautiful", "High-Contrast"]
@@ -103,6 +103,7 @@ AVAIL_FONTS = [
"华文中宋(STZhongsong)",
"华文新魏(STXinwei)",
"华文隶书(STLiti)",
+ # 备注：以下字体需要网络支持，您可以自定义任意您喜欢的字体，如下所示，需要满足的格式为 "字体昵称(字体英文真名@字体css下载链接)"
"思源宋体(Source Han Serif CN VF@https://chinese-fonts-cdn.deno.dev/packages/syst/dist/SourceHanSerifCN/result.css)",
"月星楷(Moon Stars Kai HW@https://chinese-fonts-cdn.deno.dev/packages/moon-stars-kai/dist/MoonStarsKaiHW-Regular/result.css)",
"珠圆体(MaokenZhuyuanTi@https://chinese-fonts-cdn.deno.dev/packages/mkzyt/dist/猫啃珠圆体/result.css)",
@@ -343,6 +344,8 @@ NUM_CUSTOM_BASIC_BTN = 4
DAAS_SERVER_URLS = [ f"https://niuziniu-biligpt{i}.hf.space/stream" for i in range(1,5) ]
+# 在互联网搜索组件中，负责将搜索结果整理成干净的Markdown
+JINA_API_KEY = ""
"""
--------------- 配置关联关系说明 ---------------
diff --git a/crazy_functional.py b/crazy_functional.py
index 975f61b8..2d26754b 100644
--- a/crazy_functional.py
+++ b/crazy_functional.py
@@ -434,36 +434,6 @@ def get_crazy_functions():
logger.error(trimmed_format_exc())
logger.error("Load function plugin failed")
- # try:
- # from crazy_functions.联网的ChatGPT import 连接网络回答问题
-
- # function_plugins.update(
- # {
- # "连接网络回答问题（输入问题后点击该插件，需要访问谷歌）": {
- # "Group": "对话",
- # "Color": "stop",
- # "AsButton": False, # 加入下拉菜单中
- # # "Info": "连接网络回答问题（需要访问谷歌）| 输入参数是一个问题",
- # "Function": HotReload(连接网络回答问题),
- # }
- # }
- # )
- # from crazy_functions.联网的ChatGPT_bing版 import 连接bing搜索回答问题
-
- # function_plugins.update(
- # {
- # "连接网络回答问题（中文Bing版，输入问题后点击该插件）": {
- # "Group": "对话",
- # "Color": "stop",
- # "AsButton": False, # 加入下拉菜单中
- # "Info": "连接网络回答问题（需要访问中文Bing）| 输入参数是一个问题",
- # "Function": HotReload(连接bing搜索回答问题),
- # }
- # }
- # )
- # except:
- # logger.error(trimmed_format_exc())
- # logger.error("Load function plugin failed")
try:
from crazy_functions.SourceCode_Analyse import 解析任意code项目
@@ -771,6 +741,9 @@ def get_multiplex_button_functions():
"常规对话":
"",
+ "查互联网后回答":
+ "查互联网后回答",
+
"多模型对话":
"询问多个GPT模型", # 映射到上面的 `询问多个GPT模型` 插件
diff --git a/crazy_functions/Internet_GPT.py b/crazy_functions/Internet_GPT.py
index 56856f68..12c22f41 100644
--- a/crazy_functions/Internet_GPT.py
+++ b/crazy_functions/Internet_GPT.py
@@ -175,10 +175,17 @@ def scrape_text(url, proxies) -> str:
Returns:
str: The scraped text
"""
+ from loguru import logger
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36',
'Content-Type': 'text/plain',
}
+
+ # 首先采用Jina进行文本提取
+ if get_conf("JINA_API_KEY"):
+ try: return jina_scrape_text(url)
+ except: logger.debug("Jina API 请求失败，回到旧方法")
+
try:
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=8)
if response.encoding == "ISO-8859-1": response.encoding = response.apparent_encoding
@@ -193,6 +200,24 @@ def scrape_text(url, proxies) -> str:
text = "\n".join(chunk for chunk in chunks if chunk)
return text
+
+def jina_scrape_text(url) -> str:
+ "jina_39727421c8fa4e4fa9bd698e5211feaaDyGeVFESNrRaepWiLT0wmHYJSh-d"
+ headers = {
+ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36',
+ 'Content-Type': 'text/plain',
+ "X-Retain-Images": "none",
+ "Authorization": f'Bearer {get_conf("JINA_API_KEY")}'
+ }
+ response = requests.get("https://r.jina.ai/" + url, headers=headers, proxies=None, timeout=8)
+ if response.status_code != 200:
+ raise ValueError("Jina API 请求失败，开始尝试旧方法！" + response.text)
+ if response.encoding == "ISO-8859-1": response.encoding = response.apparent_encoding
+ result = response.text
+ result = result.replace("\\[", "[").replace("\\]", "]").replace("\\(", "(").replace("\\)", ")")
+ return response.text
+
+
def internet_search_with_analysis_prompt(prompt, analysis_prompt, llm_kwargs, chatbot):
from toolbox import get_conf
proxies = get_conf('proxies')
@@ -246,23 +271,52 @@ def 连接网络回答问题(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, s
urls = search_optimizer(txt, proxies, optimizer_history, llm_kwargs, optimizer, categories, searxng_url, engines)
history = []
if len(urls) == 0:
- chatbot.append((f"结论：{txt}",
- "[Local Message] 受到限制，无法从searxng获取信息！请尝试更换搜索引擎。"))
+ chatbot.append((f"结论：{txt}", "[Local Message] 受到限制，无法从searxng获取信息！请尝试更换搜索引擎。"))
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
return
# ------------- < 第2步：依次访问网页 > -------------
+ from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
+ from textwrap import dedent
max_search_result = 5 # 最多收纳多少个网页的结果
if optimizer == "开启(增强)":
max_search_result = 8
- chatbot.append(["联网检索中 ...", None])
- for index, url in enumerate(urls[:max_search_result]):
- res = scrape_text(url['link'], proxies)
- prefix = f"第{index}份搜索结果 [源自{url['source'][0]}搜索] （{url['title'][:25]}）："
- history.extend([prefix, res])
- res_squeeze = res.replace('\n', '...')
- chatbot[-1] = [prefix + "\n\n" + res_squeeze[:500] + "......", None]
- yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
+ template = dedent("""
+
+ {TITLE}
+ {URL}
+ {CONTENT}
+
+ """)
+
+ buffer = ""
+
+ # 创建线程池
+ with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
+ # 提交任务到线程池
+ futures = []
+ for index, url in enumerate(urls[:max_search_result]):
+ future = executor.submit(scrape_text, url['link'], proxies)
+ futures.append((index, future, url))
+
+ # 处理完成的任务
+ for index, future, url in futures:
+ # 开始
+ prefix = f"正在加载 第{index+1}份搜索结果 [源自{url['source'][0]}搜索] （{url['title'][:25]}）："
+ string_structure = template.format(TITLE=prefix, URL=url['link'], CONTENT="正在加载，请稍后 ......")
+ yield from update_ui_lastest_msg(lastmsg=(buffer + string_structure), chatbot=chatbot, history=history, delay=0.1) # 刷新界面
+
+ # 获取结果
+ res = future.result()
+
+ # 显示结果
+ prefix = f"第{index+1}份搜索结果 [源自{url['source'][0]}搜索] （{url['title'][:25]}）："
+ string_structure = template.format(TITLE=prefix, URL=url['link'], CONTENT=res[:1000] + "......")
+ buffer += string_structure
+
+ # 更新历史
+ history.extend([prefix, res])
+ yield from update_ui_lastest_msg(lastmsg=buffer, chatbot=chatbot, history=history, delay=0.1) # 刷新界面
# ------------- < 第3步：ChatGPT综合 > -------------
if (optimizer != "开启(增强)"):
diff --git a/crazy_functions/Internet_GPT_Wrap.py b/crazy_functions/Internet_GPT_Wrap.py
index 3534a3cb..3cf92a9c 100644
--- a/crazy_functions/Internet_GPT_Wrap.py
+++ b/crazy_functions/Internet_GPT_Wrap.py
@@ -38,11 +38,12 @@ class NetworkGPT_Wrap(GptAcademicPluginTemplate):
}
return gui_definition
- def execute(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, user_request):
+ def execute(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs:dict, chatbot, history, system_prompt, user_request):
"""
执行插件
"""
- if plugin_kwargs["categories"] == "网页": plugin_kwargs["categories"] = "general"
- if plugin_kwargs["categories"] == "学术论文": plugin_kwargs["categories"] = "science"
+ if plugin_kwargs.get("categories", None) == "网页": plugin_kwargs["categories"] = "general"
+ elif plugin_kwargs.get("categories", None) == "学术论文": plugin_kwargs["categories"] = "science"
+ else: plugin_kwargs["categories"] = "general"
yield from 连接网络回答问题(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, user_request)
diff --git a/main.py b/main.py
index c250ab29..02f10b13 100644
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -217,7 +217,7 @@ def main():
input_combo_order = ["cookies", "max_length_sl", "md_dropdown", "txt", "txt2", "top_p", "temperature", "chatbot", "history", "system_prompt", "plugin_advanced_arg"]
output_combo = [cookies, chatbot, history, status]
predict_args = dict(fn=ArgsGeneralWrapper(predict), inputs=[*input_combo, gr.State(True)], outputs=output_combo)
-
+
# 提交按钮、重置按钮
multiplex_submit_btn.click(
None, [multiplex_sel], None, _js="""(multiplex_sel)=>multiplex_function_begin(multiplex_sel)""")
diff --git a/request_llms/bridge_all.py b/request_llms/bridge_all.py
index 0679000a..cc5c1bde 100644
--- a/request_llms/bridge_all.py
+++ b/request_llms/bridge_all.py
@@ -1072,7 +1072,7 @@ if "zhipuai" in AVAIL_LLM_MODELS: # zhipuai 是glm-4的别名，向后兼容
})
except:
logger.error(trimmed_format_exc())
-# -=-=-=-=-=-=- 幻方-深度求索大模型 -=-=-=-=-=-=-
+# -=-=-=-=-=-=- 幻方-深度求索本地大模型 -=-=-=-=-=-=-
if "deepseekcoder" in AVAIL_LLM_MODELS: # deepseekcoder
try:
from .bridge_deepseekcoder import predict_no_ui_long_connection as deepseekcoder_noui
diff --git a/request_llms/bridge_deepseekcoder.py b/request_llms/bridge_deepseekcoder.py
index 9f73375a..706de6eb 100644
--- a/request_llms/bridge_deepseekcoder.py
+++ b/request_llms/bridge_deepseekcoder.py
@@ -6,7 +6,6 @@ from toolbox import get_conf
from request_llms.local_llm_class import LocalLLMHandle, get_local_llm_predict_fns
from threading import Thread
from loguru import logger
-import torch
import os
def download_huggingface_model(model_name, max_retry, local_dir):
@@ -29,6 +28,7 @@ class GetCoderLMHandle(LocalLLMHandle):
self.cmd_to_install = cmd_to_install
def load_model_and_tokenizer(self):
+ import torch
# 🏃♂️🏃♂️🏃♂️ 子进程执行
with ProxyNetworkActivate('Download_LLM'):
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextIteratorStreamer
diff --git a/request_llms/bridge_openrouter.py b/request_llms/bridge_openrouter.py
index 71a53a9c..374c982b 100644
--- a/request_llms/bridge_openrouter.py
+++ b/request_llms/bridge_openrouter.py
@@ -512,7 +512,7 @@ def generate_payload(inputs:str, llm_kwargs:dict, history:list, system_prompt:st
model, _ = read_one_api_model_name(model)
if llm_kwargs['llm_model'].startswith('openrouter-'):
model = llm_kwargs['llm_model'][len('openrouter-'):]
- model= read_one_api_model_name(model)
+ model, _= read_one_api_model_name(model)
if model == "gpt-3.5-random": # 随机选择, 绕过openai访问频率限制
model = random.choice([
"gpt-3.5-turbo",
diff --git a/request_llms/oai_std_model_template.py b/request_llms/oai_std_model_template.py
index 973eb10d..c652a0ef 100644
--- a/request_llms/oai_std_model_template.py
+++ b/request_llms/oai_std_model_template.py
@@ -2,15 +2,9 @@ import json
import time
import traceback
import requests
-from loguru import logger
-# config_private.py放自己的秘密如API和代理网址
-# 读取时首先看是否存在私密的config_private配置文件（不受git管控），如果有，则覆盖原config文件
-from toolbox import (
- get_conf,
- update_ui,
- is_the_upload_folder,
-)
+from loguru import logger
+from toolbox import get_conf, is_the_upload_folder, update_ui, update_ui_lastest_msg
proxies, TIMEOUT_SECONDS, MAX_RETRY = get_conf(
"proxies", "TIMEOUT_SECONDS", "MAX_RETRY"
@@ -39,27 +33,35 @@ def decode_chunk(chunk):
用于解读"content"和"finish_reason"的内容（如果支持思维链也会返回"reasoning_content"内容）
"""
chunk = chunk.decode()
- respose = ""
+ response = ""
reasoning_content = ""
finish_reason = "False"
+
+ # 考虑返回类型是 text/json 和 text/event-stream 两种
+ if chunk.startswith("data: "):
+ chunk = chunk[6:]
+ else:
+ chunk = chunk
+
try:
- chunk = json.loads(chunk[6:])
+ chunk = json.loads(chunk)
except:
- respose = ""
+ response = ""
finish_reason = chunk
+
# 错误处理部分
if "error" in chunk:
- respose = "API_ERROR"
+ response = "API_ERROR"
try:
chunk = json.loads(chunk)
finish_reason = chunk["error"]["code"]
except:
finish_reason = "API_ERROR"
- return respose, finish_reason
+ return response, reasoning_content, finish_reason
try:
if chunk["choices"][0]["delta"]["content"] is not None:
- respose = chunk["choices"][0]["delta"]["content"]
+ response = chunk["choices"][0]["delta"]["content"]
except:
pass
try:
@@ -71,7 +73,7 @@ def decode_chunk(chunk):
finish_reason = chunk["choices"][0]["finish_reason"]
except:
pass
- return respose, reasoning_content, finish_reason
+ return response, reasoning_content, finish_reason, str(chunk)
def generate_message(input, model, key, history, max_output_token, system_prompt, temperature):
@@ -106,7 +108,7 @@ def generate_message(input, model, key, history, max_output_token, system_prompt
what_i_ask_now["role"] = "user"
what_i_ask_now["content"] = input
messages.append(what_i_ask_now)
- playload = {
+ payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
@@ -114,7 +116,7 @@ def generate_message(input, model, key, history, max_output_token, system_prompt
"max_tokens": max_output_token,
}
- return headers, playload
+ return headers, payload
def get_predict_function(
@@ -141,7 +143,7 @@ def get_predict_function(
history=[],
sys_prompt="",
observe_window=None,
- console_slience=False,
+ console_silence=False,
):
"""
发送至chatGPT，等待回复，一次性完成，不显示中间过程。但内部用stream的方法避免中途网线被掐。
@@ -157,12 +159,12 @@ def get_predict_function(
用于负责跨越线程传递已经输出的部分，大部分时候仅仅为了fancy的视觉效果，留空即可。observe_window[0]：观测窗。observe_window[1]：看门狗
"""
from .bridge_all import model_info
- watch_dog_patience = 5 # 看门狗的耐心，设置5秒不准咬人(咬的也不是人
+ watch_dog_patience = 5 # 看门狗的耐心，设置5秒不准咬人 (咬的也不是人)
if len(APIKEY) == 0:
raise RuntimeError(f"APIKEY为空,请检查配置文件的{APIKEY}")
if inputs == "":
inputs = "你好👋"
- headers, playload = generate_message(
+ headers, payload = generate_message(
input=inputs,
model=llm_kwargs["llm_model"],
key=APIKEY,
@@ -182,7 +184,7 @@ def get_predict_function(
endpoint,
headers=headers,
proxies=None if disable_proxy else proxies,
- json=playload,
+ json=payload,
stream=True,
timeout=TIMEOUT_SECONDS,
)
@@ -198,7 +200,7 @@ def get_predict_function(
result = ""
finish_reason = ""
if reasoning:
- resoning_buffer = ""
+ reasoning_buffer = ""
stream_response = response.iter_lines()
while True:
@@ -210,7 +212,7 @@ def get_predict_function(
break
except requests.exceptions.ConnectionError:
chunk = next(stream_response) # 失败了，重试一次？再失败就没办法了。
- response_text, reasoning_content, finish_reason = decode_chunk(chunk)
+ response_text, reasoning_content, finish_reason, decoded_chunk = decode_chunk(chunk)
# 返回的数据流第一次为空，继续等待
if response_text == "" and (reasoning == False or reasoning_content == "") and finish_reason != "False":
continue
@@ -226,12 +228,12 @@ def get_predict_function(
if chunk:
try:
if finish_reason == "stop":
- if not console_slience:
+ if not console_silence:
print(f"[response] {result}")
break
result += response_text
if reasoning:
- resoning_buffer += reasoning_content
+ reasoning_buffer += reasoning_content
if observe_window is not None:
# 观测窗，把已经获取的数据显示出去
if len(observe_window) >= 1:
@@ -247,9 +249,8 @@ def get_predict_function(
logger.error(error_msg)
raise RuntimeError("Json解析不合常规")
if reasoning:
- # reasoning 的部分加上框 (>)
- return '\n'.join(map(lambda x: '> ' + x, resoning_buffer.split('\n'))) + \
- '\n\n' + result
+ paragraphs = ''.join([f'{line}
' for line in reasoning_buffer.split('\n')])
+ return f'''{paragraphs}
\n\n''' + result
return result
def predict(
@@ -268,7 +269,7 @@ def get_predict_function(
inputs 是本次问询的输入
top_p, temperature是chatGPT的内部调优参数
history 是之前的对话列表（注意无论是inputs还是history，内容太长了都会触发token数量溢出的错误）
- chatbot 为WebUI中显示的对话列表，修改它，然后yeild出去，可以直接修改对话界面内容
+ chatbot 为WebUI中显示的对话列表，修改它，然后yield出去，可以直接修改对话界面内容
additional_fn代表点击的哪个按钮，按钮见functional.py
"""
from .bridge_all import model_info
@@ -299,7 +300,7 @@ def get_predict_function(
) # 刷新界面
time.sleep(2)
- headers, playload = generate_message(
+ headers, payload = generate_message(
input=inputs,
model=llm_kwargs["llm_model"],
key=APIKEY,
@@ -321,7 +322,7 @@ def get_predict_function(
endpoint,
headers=headers,
proxies=None if disable_proxy else proxies,
- json=playload,
+ json=payload,
stream=True,
timeout=TIMEOUT_SECONDS,
)
@@ -343,14 +344,21 @@ def get_predict_function(
gpt_reasoning_buffer = ""
stream_response = response.iter_lines()
+ wait_counter = 0
while True:
try:
chunk = next(stream_response)
except StopIteration:
+ if wait_counter != 0 and gpt_replying_buffer == "":
+ yield from update_ui_lastest_msg(lastmsg="模型调用失败 ...", chatbot=chatbot, history=history, msg="failed")
break
except requests.exceptions.ConnectionError:
chunk = next(stream_response) # 失败了，重试一次？再失败就没办法了。
- response_text, reasoning_content, finish_reason = decode_chunk(chunk)
+ response_text, reasoning_content, finish_reason, decoded_chunk = decode_chunk(chunk)
+ if decoded_chunk == ': keep-alive':
+ wait_counter += 1
+ yield from update_ui_lastest_msg(lastmsg="等待中 " + "".join(["."] * (wait_counter%10)), chatbot=chatbot, history=history, msg="waiting ...")
+ continue
# 返回的数据流第一次为空，继续等待
if response_text == "" and (reasoning == False or reasoning_content == "") and finish_reason != "False":
status_text = f"finish_reason: {finish_reason}"
@@ -367,7 +375,7 @@ def get_predict_function(
chunk_decoded = chunk.decode()
chatbot[-1] = (
chatbot[-1][0],
- "[Local Message] {finish_reason},获得以下报错信息：\n"
+ f"[Local Message] {finish_reason}, 获得以下报错信息：\n"
+ chunk_decoded,
)
yield from update_ui(
@@ -385,7 +393,8 @@ def get_predict_function(
if reasoning:
gpt_replying_buffer += response_text
gpt_reasoning_buffer += reasoning_content
- history[-1] = '\n'.join(map(lambda x: '> ' + x, gpt_reasoning_buffer.split('\n'))) + '\n\n' + gpt_replying_buffer
+ paragraphs = ''.join([f'{line}
' for line in gpt_reasoning_buffer.split('\n')])
+ history[-1] = f'{paragraphs}
\n\n---\n\n' + gpt_replying_buffer
else:
gpt_replying_buffer += response_text
# 如果这里抛出异常，一般是文本过长，详情见get_full_error的输出
diff --git a/shared_utils/handle_upload.py b/shared_utils/handle_upload.py
index 14974ef0..89ad50a4 100644
--- a/shared_utils/handle_upload.py
+++ b/shared_utils/handle_upload.py
@@ -111,6 +111,8 @@ def extract_archive(file_path, dest_dir):
member_path = os.path.normpath(member.name)
full_path = os.path.join(dest_dir, member_path)
full_path = os.path.abspath(full_path)
+ if member.islnk() or member.issym():
+ raise Exception(f"Attempted Symlink in {member.name}")
if not full_path.startswith(os.path.abspath(dest_dir) + os.sep):
raise Exception(f"Attempted Path Traversal in {member.name}")
diff --git a/tests/test_markdown.py b/tests/test_markdown.py
index b372154c..85f1534e 100644
--- a/tests/test_markdown.py
+++ b/tests/test_markdown.py
@@ -45,28 +45,161 @@ Any folded content here. It requires an empty line just above it.
md ="""
-在这种场景中，您希望机器 B 能够通过轮询机制来间接地“请求”机器 A，而实际上机器 A 只能主动向机器 B 发出请求。这是一种典型的客户端-服务器轮询模式。下面是如何实现这种机制的详细步骤：
+
+第0份搜索结果 [源自google搜索] （汤姆·赫兰德）：
+https://baike.baidu.com/item/%E6%B1%A4%E5%A7%86%C2%B7%E8%B5%AB%E5%85%B0%E5%BE%B7/3687216
+Title: 汤姆·赫兰德
-### 机器 B 的实现
+URL Source: https://baike.baidu.com/item/%E6%B1%A4%E5%A7%86%C2%B7%E8%B5%AB%E5%85%B0%E5%BE%B7/3687216
-1. **安装 FastAPI 和必要的依赖库**：
- ```bash
- pip install fastapi uvicorn
- ```
+Markdown Content:
+网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科
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+汤姆·赫兰德（Tom Holland），1996年6月1日出生于英国英格兰泰晤士河畔金斯顿，英国男演员。2008年，出演音乐剧《跳出我天地》而崭露头角。2010年，作为主演参加音乐剧《跳出我天地》的五周年特别演出。2012年10月11日，主演的个人首部电影《海啸奇迹》上映，并凭该电影获得第84届美国国家评论协会奖最具突破男演员奖。2016年10月15日，与查理·汉纳姆、西耶娜·米勒合作出演的电影《 ... >>>
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+目录
+1早年经历
+2演艺经历
+▪影坛新星
+▪角色多变
+▪跨界翘楚
+3个人生活
+▪家庭
+▪恋情
+▪社交
+4主要作品
+▪参演电影
+▪参演电视剧
+▪配音作品
+▪导演作品
+▪杂志写真
+5社会活动
+6获奖记录
+7人物评价
+基本信息
+汤姆·赫兰德（Tom Holland），1996年6月1日出生于英国英格兰泰晤士河畔金斯顿，英国男演员。 [67]
+2008年，出演音乐剧《跳出我天地》而崭露头角 [1]。2010年，作为主演参加音乐剧《跳出我天地》的五周年特别演出 [2]。2012年10月11日，主演的个人首部电影《海啸奇迹》上映，并凭该电影获得第84届美国国家评论协会奖最具突破男演员奖 [3]。2016年10月15日，与查理·汉纳姆、西耶娜·米勒合作出演的电影《迷失Z城》在纽约电影节首映 [17]；2017年，主演的《蜘蛛侠：英雄归来》上映，他凭该电影获得第19届青少年选择奖最佳暑期电影男演员奖，以及第70届英国电影和电视艺术学院奖最佳新星奖。 [72]2019年，主演的电影《蜘蛛侠：英雄远征》上映 [5]；同年，凭借该电影获得第21届青少年选择奖最佳夏日电影男演员奖 [6]。2024年4月，汤姆·霍兰德主演的伦敦西区新版舞台剧《罗密欧与朱丽叶》公布演员名单。 [66]
+2024年，......
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- app = FastAPI()
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+第1份搜索结果 [源自google搜索] （汤姆·霍兰德）：
+https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E6%B1%A4%E5%A7%86%C2%B7%E8%B5%AB%E5%85%B0%E5%BE%B7
+Title: 汤姆·赫兰德
- # 字典用于存储请求和状态
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+URL Source: https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E6%B1%A4%E5%A7%86%C2%B7%E8%B5%AB%E5%85%B0%E5%BE%B7
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+Published Time: 2015-06-24T01:08:01Z
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+Markdown Content:
+| 汤姆·霍兰德
+Tom Holland |
+| --- |
+| [](https://zh.wikipedia.org/wiki/File:Tom_Holland_by_Gage_Skidmore.jpg)
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+2016年在[圣地牙哥国际漫画展](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%81%96%E5%9C%B0%E7%89%99%E5%93%A5%E5%9C%8B%E9%9A%9B%E6%BC%AB%E7%95%AB%E5%B1%95 "圣地牙哥国际漫画展")的霍兰德
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+ |
+| 男演员 |
+| 昵称 | 荷兰弟[\[1\]](https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E6%B1%A4%E5%A7%86%C2%B7%E8%B5%AB%E5%85%B0%E5%BE%B7#cite_note-1) |
+| 出生 | 汤玛斯·史丹利·霍兰德
+（Thomas Stanley Holland）[\[2\]](https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E6%B1%A4%E5%A7%86%C2%B7%E8%B5%AB%E5%85%B0%E5%BE%B7#cite_note-2)
+
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+1996年6月1日（28岁）
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+英国[英格兰](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%8B%B1%E6%A0%BC%E8%98%AD "英格兰")[泰晤士河畔金斯顿](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B3%B0%E6%99%A4......
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+第2份搜索结果 [源自google搜索] （为什么汤姆赫兰德被称为荷兰弟？）：
+https://www.zhihu.com/question/363988307
+Title: 为什么汤姆赫兰德被称为荷兰弟？ - 知乎
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+URL Source: https://www.zhihu.com/question/363988307
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+Markdown Content:
+要说漫威演员里面，谁是最牛的存在，不好说，各有各的看法，但要说谁是最能剧透的，毫无疑问，是我们的汤姆赫兰德荷兰弟，可以说，他算得上是把剧透给玩明白了，先后剧透了不少的电影桥段，以至于漫威后面像防贼一样防着人家荷兰弟，可大家知道吗？你永远想象不到荷兰弟的嘴巴到底有多能漏风？
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+故事要回到《侏罗纪世界2》的筹备期间，当时，荷兰弟也参与了面试，计划在剧中饰演一个角色，原本，这也没啥，这都是好莱坞的传统了，可是，当时的导演胡安根本不知道荷兰弟的“风光伟绩”，于是乎，人家便屁颠屁颠把侏罗纪世界2的资料拿过来给荷兰弟，虽然，后面没有让荷兰弟出演这部电影，但导演似乎忘了他的嘴巴是开过光的。
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+荷兰弟把剧情刻在了脑子
+......
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+第3份搜索结果 [源自google搜索] （爱戴名表被喷配不上赞达亚，荷兰弟曝近照气质大变，2）：
+https://www.sohu.com/a/580380519_120702487
+Title: 爱戴名表被喷配不上赞达亚，荷兰弟曝近照气质大变，26岁资产惊人_蜘蛛侠_手表_罗伯特·唐尼
+
+URL Source: https://www.sohu.com/a/580380519_120702487
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+Markdown Content:
+2022-08-27 19:00 来源: [BEGEEL宾爵表](https://www.sohu.com/a/580380519_120702487?spm=smpc.content-abroad.content.1.1739375950559fBhgNpP)
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+发布于：广东省
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+近日，大家熟悉的荷兰弟，也就演漫威超级英雄“蜘蛛侠”而走红的英国男星汤姆·赫兰德（Tom Holland），最近在没有任何预警的情况下宣布自己暂停使用社交媒体，原因网络暴力已经严重影响到他的心理健康了。虽然自出演蜘蛛侠以来，对荷兰弟的骂声就没停过，但不可否认他确实是一位才貌双全的好演员，同时也是一位拥有高雅品味的地道英伦绅士，从他近年名表收藏的趋势也能略知一二。
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+2016年，《美国队长3：内战》上映，汤姆·赫兰德扮演的“史上最嫩”蜘蛛侠也正式登场。这个美国普通学生，由于意外被一只受过放射性感染的蜘蛛咬到，并因此获得超能力，化身邻居英雄蜘蛛侠警恶惩奸。和蜘蛛侠彼得·帕克一样，当时年仅20岁的荷兰弟无论戏里戏外的穿搭都是少年感十足，走的阳光邻家大男孩路线，手上戴的最多的就是来自卡西欧的电子表，还有来自Nixon sentry的手表，千元级别甚至是百元级。
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+20岁的荷兰弟走的是邻家大男孩路线
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+随着荷兰弟主演的《蜘蛛侠：英雄归来》上演，第三代蜘蛛侠的话痨性格和年轻活力的形象瞬间圈粉无数。荷兰弟的知名度和演艺收入都大幅度增长，他的穿衣品味也渐渐从稚嫩少年风转变成轻熟绅士风。从简单的T恤短袖搭配牛仔裤，开始向更加丰富的造型发展，其中变化最明显的就是他手腕上的表。
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+荷兰弟的衣品日......
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+第4份搜索结果 [源自google搜索] （荷兰弟居然要休息一年，因演戏演到精神分裂…）：
+https://www.sohu.com/a/683718058_544020
+Title: 荷兰弟居然要休息一年，因演戏演到精神分裂…_Holland_Tom_工作
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+URL Source: https://www.sohu.com/a/683718058_544020
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+荷兰弟居然要休息一年，因演戏演到精神分裂…\_Holland\_Tom\_工作
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+* [](http://www.sohu.com/?spm=smpc.content-abroad.nav.1.1739375954055TcEvWsY)
+* [新闻](http://news.sohu.com/?spm=smpc.content-abroad.nav.2.1739375954055TcEvWsY)
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+* [财经](http://business.sohu.com/?spm=smpc.content-abroad.nav.10.17393759......
+
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