chatgpt写的python代码，如何用python访问chatgpt
这是让chatgpt自己写的一段代码
##请写出pthon代码。我需要用python，调用openai api访问chatgpt ```python import openai import re # 在openai平台上获取API密钥 openai.api_key = "YOUR_API_KEY" # 选择模型和引擎 model_engine = "text-davinci-002" prompt = "Hello, how can I help you today?" # 设置初始上下文 context = None # 设定用户输入 user_input = "" # 进入对话循环 while user_input.lower() != "exit": # 根据上下文和引擎的选择，发送请求到openai response = openai.Completion.create( engine=model_engine, prompt=prompt, temperature=0.5, max_tokens=100, top_p=1, frequency_penalty=0, presence_penalty=0, stop=None, context=context, ) # 解析openai响应，获取机器人的回复 answer = response.choices[0].text.strip() answer = re.sub('[^0-9a-zA-Z.\n\!\?\s]+', '', answer) # 打印机器人回复 print("Bot:", answer) # 更新上下文 context = response.choices[0].context # 要求用户输入 user_input = input("You: ") # 将用户输入添加到上下文中 if user_input.strip() != "": context += "\n" + user_input.strip() # 添加用户输入作为下一个请求的前缀 prompt += "\n" + user_input.strip() ```
请给我展示完整的python代码。基于gpt-3.5-turbo，我需要用python去调用openai api 和 chatgpt 进行连续对话。在字符长度超过限制之后，需要能够让chatgpt继续对话。并且代码要支持导出对话内容到excel文件
好的，这是一个基于OpenAI API和GPT-3的Python代码，可以进行连续对话并支持导出到Excel文件： ```python import openai import pandas as pd # set OpenAI API key openai.api_key = "YOUR_API_KEY" # create a new conversation with GPT-3 def start_conversation(prompt): conversation = openai.Completion.create( engine="davinci", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1,stop=None,temperature=0.5, ) return conversation.choices[0].text # continue conversation with GPT-3 def continue_conversation(prompt, chat_history): conversation = openai.Completion.create( engine="davinci", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1,stop=None,temperature=0.5, context=chat_history, ) return conversation.choices[0].text # export conversation to Excel file def export_to_excel(conversation): df = pd.DataFrame(conversation, columns=["User", "GPT-3"]) df.to_excel("conversation.xlsx", index=False) # start the conversation loop def chat_with_gpt(): chat_history = "" while True: user_input = input("You: ") prompt = f"User: {user_input}\nGPT-3:" if len(chat_history) > 0: gpt_response = continue_conversation(prompt, chat_history) else: gpt_response = start_conversation(prompt) print("GPT-3:", gpt_response.strip()) chat_history += f"\n{prompt} {gpt_response.strip()}" if len(chat_history) > 8000: export_to_excel(chat_history) chat_history = "" chat_with_gpt() ``` 在这个代码中，我们使用了OpenAI的Python SDK来调用GPT-3 API。在 `start_conversation` 和 `continue_conversation` 函数中，我们使用 `openai.Completion.create()` 方法向 GPT-3 发送请求，获取机器人的响应。 在 `chat_with_gpt` 函数中，我们首先让用户输入一个字符串作为对话的开头，然后构建一个 GPT-3 可以理解的请求格式，通过调用 `start_conversation` 或 `continue_conversation` 方法来获取机器人的响应。每次对话结束后，我们将用户的输入和机器人的响应保存到 `chat_history` 变量中。 在 `export_to_excel` 函数中，我们将 `chat_history` 变量转换为 Pandas 数据帧，并将其导出到名为 `conversation.xlsx` 的 Excel 文件中。 在 `chat_with_gpt` 函数的末尾，我们检查 `chat_history` 的长度是否超过了 GPT-3 API 的限制（即 8000 个字符），如果超过了，我们将其导出到 Excel 文件中，并清空 `chat_history`。这样做可以防止 `chat_history` 变量过大，导致程序崩溃。 debug msg-----003 请输入您的内容：请给我展示完整的python代码。基于gpt-3.5-turbo，我需要用python去调用openai api 和 chatgpt 进行连续对话。在字符长度超过限制之后，需要能够让chatgpt继续对话。并且代码要支持导出对话内容到excel文件 debug msg-----001
请输入您的内容：请给我展示完整的python代码。基于gpt-3.5-turbo，我需要用python去调用openai api 和 chatgpt 进行连续对话。在字符长度超过限制之后，需要能够让chatgpt继续对话。并且代码要支持导出对话内容到excel文件 debug msg-----001 debug msg-----002 answer >200.is: 2130 好的，这是一个基于GPT-3.5 Turbo的Python代码，可以进行连续对话并支持导出到Excel文件： ```python import openai import pandas as pd # set OpenAI API key openai.api_key = "YOUR_API_KEY" # create a new conversation with GPT-3.5 Turbo def start_conversation(prompt): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=2048, n=1,stop=None,temperature=0.7, ) return response.choices[0].text # continue conversation with GPT-3.5 Turbo def continue_conversation(prompt, chat_history): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=2048, n=1,stop=None,temperature=0.7, context=chat_history, ) return response.choices[0].text # export conversation to Excel file def export_to_excel(conversation): df = pd.DataFrame(conversation, columns=["User", "GPT-3.5 Turbo"]) df.to_excel("conversation.xlsx", index=False) # start the conversation loop def chat_with_gpt(): chat_history = "" while True: user_input = input("You: ") prompt = f"User: {user_input}\nGPT-3.5 Turbo:" if len(chat_history) > 0: gpt_response = continue_conversation(prompt, chat_history) else: gpt_response = start_conversation(prompt) print("GPT-3.5 Turbo:", gpt_response.strip()) chat_history += f"\n{prompt} {gpt_response.strip()}" if len(chat_history) > 8000: export_to_excel(chat_history) chat_history = "" chat_with_gpt() ``` 在这个代码中，我们使用了OpenAI的Python SDK来调用GPT-3.5 Turbo API。在 `start_conversation` 和 `continue_conversation` 函数中，我们使用 `openai.Completion.create()` 方法向 GPT-3.5 Turbo 发送请求，获取机器人的响应。 在 `chat_with_gpt` 函数中，我们首先让用户输入一个字符串作为对话的开头，然后构建一个 GPT-3 可以理解的请求格式，通过调用 `start_conversation` 或 `continue_conversation` 方法来获取机器人的响应。每次对话结束后，我们将用户的输入和机器人的响应保存到 `chat_history` 变量中。 在 `export_to_excel` 函数中，我们将 `chat_history` 变量转换为 Pandas 数据帧，并将其导出到名为 `conversation.xlsx` 的 Excel 文件中。 在 `chat_with_gpt` 函数的末尾，我们检查 `chat_history` 的长度是否超过了 GPT-3.5 Turbo API 的限制（即 8000 个字符），如果超过了，我们将其导出到 Excel 文件中，并清空 `chat_history`。这样做可以防止 `chat_history` 变量过大，导致程序崩溃。 debug msg-----003 请输入您的内容：
以下是可能符合您要求的代码示例。请注意，这只是一个概念证明，您需要根据您的具体需求进行修改和优化。此外，您需要注册OpenAI并获得API密钥才能使用此代码。最后，导出到Excel的部分需要pandas和openpyxl库。如果您还没有安装这些库，请在终端中运行“pip install pandas openpyxl”安装它们。 ```python import openai import pandas as pd # OpenAI API身份验证 openai.api_key = "YOUR_API_KEY" # chatgpt模型ID model_engine = "text-davinci-002" # 初始对话 conversation_history = "" # 对话进行次数限制 MAX_CONVERSATION_LENGTH = 200 # 响应prompt的函数 def get_response(prompt, conversation_history, engine): # 截取前面的对话长度 prompt = conversation_history + prompt[-MAX_CONVERSATION_LENGTH:] response = openai.Completion.create( engine=engine, prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1, stop=None, temperature=0.5, ) # 获取响应和新的对话历史记录 response_text = response.choices[0].text new_conversation_history = prompt + response_text return response_text, new_conversation_history # 连续对话，直到用户停止 while True: prompt = input("You: ") if prompt.lower() in ["bye", "goodbye", "exit", "quit"]: break else: response, conversation_history = get_response(prompt, conversation_history, model_engine) print("Chatbot: ", response) # 将对话历史记录导出到Excel df = pd.DataFrame({"User": [], "Chatbot": []}) for i, line in enumerate(conversation_history.split("\n")): if i % 2 == 0: df = df.append({"User": line}, ignore_index=True) else: df.iloc[-1]["Chatbot"] = line df.to_excel("conversation_history.xlsx", index=False) ``` debug msg-----003 请输入您的内容：
如果单次回答超过字符限制，如何让 chatgpt继续回答，请继续完善代码 debug msg-----001 debug msg-----002 answer >200.is: 2041 在我们的示例代码中，我们已经在响应prompt的函数中添加了一个截断前面对话的长度的功能。但是，如果单次响应超过最大字符限制，我们需要更复杂的解决方案。以下是一个更完整的代码示例，可以在单次响应超过最大字符限制时，分割成多个响应，然后将其连接起来，以确保 chatgpt 继续回答。 ```python import openai import pandas as pd # OpenAI API身份验证 openai.api_key = "YOUR_API_KEY" # chatgpt模型ID model_engine = "text-davinci-002" # 初始对话 conversation_history = "" # 对话进行次数限制 MAX_CONVERSATION_LENGTH = 200 # 单次响应限制 MAX_RESPONSE_LENGTH = 1024 # 响应prompt的函数 def get_response(prompt, conversation_history, engine): # 截取前面的对话长度 prompt = conversation_history + prompt[-MAX_CONVERSATION_LENGTH:] # 迭代直到响应小于单次响应限制 response = "" while len(response) < MAX_RESPONSE_LENGTH: response_temp = openai.Completion.create( engine=engine, prompt=prompt, max_tokens=MAX_RESPONSE_LENGTH - len(response), n=1, stop=None, temperature=0.5, ) # 获取响应和新的对话历史记录 response_temp_text = response_temp.choices[0].text new_conversation_history = prompt + response # 如果响应长度超过单次响应限制，则分割成多个响应 if len(response_temp_text) > MAX_RESPONSE_LENGTH - len(response): response_temp_text = response_temp_text[:MAX_RESPONSE_LENGTH - len(response)] conversation_history += response_temp_text break else: response += response_temp_text return response, new_conversation_history # 连续对话，直到用户停止 while True: prompt = input("You: ") if prompt.lower() in ["bye", "goodbye", "exit", "quit"]: break else: response, conversation_history = get_response(prompt, conversation_history, model_engine) print("Chatbot: ", response) # 将对话历史记录导出到Excel df = pd.DataFrame({"User": [], "Chatbot": []}) for i, line in enumerate(conversation_history.split("\n")): if i % 2 == 0: df = df.append({"User": line}, ignore_index=True) else: df.iloc[-1]["Chatbot"] = line df.to_excel("conversation_history.xlsx", index=False) ``` 现在，当 chatgpt 的单次响应超过最大字符限制时，将分割成多个响应，并在连接时保持对话历史记录的连续性。
