Künstliche Intelligenz (KI) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) haben die Art und Weise revolutioniert, wie Entwickler ansprechende und dynamische Erlebnisse für ihre Benutzer schaffen. Eines der leistungsstärksten Tools in diesem Bereich ist ChatGPT , ein fortschrittliches Sprachmodell, das menschenähnlichen Text generieren kann.
Um Chat GPT für Python zu verwenden, können Sie den OpenAI API-Client installieren und einen API-Schlüssel erstellen. Sobald Sie den API-Schlüssel haben, können Sie ChatGPT direkt in Ihre Anwendungen integrieren, indem Sie Umgebungsvariablen oder die Nachrichtenaufforderung von ChatGPT verwenden, um um Hilfe beim Schreiben und Korrigieren Ihres Codes zu bitten.
In diesem Artikel werden wir die Schritte untersuchen, die für die Arbeit mit ChatGPT in Python erforderlich sind . Darüber hinaus gehen wir auch auf bestimmte Eingabeaufforderungen ein, die bei der Verwendung der Nachrichtenaufforderung von ChatGPT hilfreich sind.
Lasst uns loslegen!
Inhaltsverzeichnis
2 Schritte für den Einstieg mit ChatGPT für Python
Zunächst müssen Sie Python auf Ihrem System installieren, damit Sie Python-Skripte nahtlos schreiben und ausführen können.
Fügen Sie als Nächstes die API von ChatGPT zu Ihren Python-Anwendungen hinzu. Es ist so einfach wie das Importieren einer anderen Python- Bibliothek in Ihr Projekt.
Um Chat GPT zu integrieren und Text zu generieren, müssen Sie einen API-Schlüssel erstellen und den OpenAI-Client installieren.
Sehen wir uns an, wie Sie einen API-Schlüssel für die Interaktion mit ChatGPT in Python erstellen können.
Schritt 1. Erstellen eines ChatGPT-API-Schlüssels
Um ChatGPT mit Python verwenden zu können, müssen Sie einen API-Schlüssel erstellen und von OpenAI erhalten. Folge diesen Schritten:
Registrieren Sie sich oder melden Sie sich bei Ihrem Konto auf der OpenAI- Website an.
Navigieren Sie zum Abschnitt „API-Schlüssel“ und klicken Sie auf „API-Schlüssel anzeigen“.
3. Klicken Sie auf Neuen Geheimschlüssel erstellen .
4. Geben Sie Ihrem Schlüssel einen eindeutigen Namen und klicken Sie auf Neuen Schlüssel erstellen.
5. Jetzt können Sie Ihren neu generierten geheimen Schlüssel kopieren und in Ihren Anwendungen verwenden.
Und schon sind Sie fertig! Nachdem Sie nun Ihren API-Schlüssel haben, lesen Sie, wie Sie den OpenAI-API-Client installieren. Darauf werden wir im nächsten Abschnitt eingehen.
Schritt 2. Installation des OpenAI API Client
Mit Ihrer API können Sie nun den OpenAI API-Client installieren. Sie werden diesen Client verwenden, um mit der ChatGPT-API zu interagieren.
Installieren Sie den Client mit pip, dem Python-Paketmanager, in Ihrer Umgebung:
pip install openai
Nach der Installation des Clients müssen Sie ihn mit dem folgenden Befehl in Ihr aktuelles Projekt importieren:
import openai
openai.api_key = "your_api_key_here"Ersetzen Sie „your_api_key_here“ durch Ihre tatsächliche OpenAI-API, wie im Bild unten gezeigt.
Und das ist es! Sie können jetzt auf ChatGPT zugreifen und Python-Apps erstellen, die seine NLP-Funktionen nutzen.
Im nächsten Abschnitt werfen wir einen Blick auf ein Beispiel für den API-Schlüssel in Aktion mit Python. Lasst uns hineinspringen und uns die Hände schmutzig machen!
Wie verwende ich die ChatGPT-API mit Python?
Nachdem Sie nun über einen API-Schlüssel von OpenAI verfügen, untersuchen wir ein Beispiel für die Verwendung der Chat-GPT-API in Python-Skripten und demonstrieren die Leistungsfähigkeit dieser Programmiersprache und ihre Fähigkeit zur Integration in erweiterte KI-Modelle.
Die häufigste Anwendung von Chat GPT in Python ist die Erstellung eines Chatbots. Sehen wir uns also an, wie Sie mithilfe der ChatGPT-API einen Chatbot in Ihrer Python-Umgebung erstellen können.
Indem Sie die Leistungsfähigkeit von Chat GPT nutzen, können Sie Chatbots erstellen, die hilfreiche Unterstützung leisten und Benutzer auch in dynamische Gespräche einbinden können.
Sie können außerdem Textausgaben generieren, die auf die Bedürfnisse der Benutzer zugeschnitten sind, und das alles in der vielseitigen Programmiersprache Python.
Erstellen eines Chatbots mit der ChatGPT-API in Python
Um einen Chatbot mithilfe der ChatGPT- API mit Python zu erstellen, definieren Sie zunächst eine Funktion, die mit der Chat-GPT-API interagiert. In diesem Beispiel verwenden wir das GPT-3.5-Turbo-Modell.
Das Folgende ist eine einfache Funktion, um Nachrichten an die ChatGPT-API zu senden und eine Antwort zu erhalten:
import openai
def chat_with_chatgpt(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
response = openai.Completion.create(
engine=model,
prompt=prompt,
max_tokens=100,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
message = response.choices[0].text.strip()
return message
Das obige Python-Skript importiert die OpenAI-Bibliothek und definiert eine Funktion chat_with_chatgpt , die eine Benutzeraufforderung entgegennimmt und die OpenAI-API verwendet, um eine Antwort unter Verwendung der angegebenen ChatGPT-Modelle zu generieren. Die Funktion gibt die generierte Antwort als Textnachricht zurück.
Jetzt können Sie die Funktion chat_with_chatgpt mit Benutzereingaben aufrufen und der folgende Befehl gibt die generierte Antwort zurück:
user_prompt = "Write a summary of the benefits of exercise."
chatbot_response = chat_with_chatgpt(user_prompt)
print(chatbot_response)
Mit diesem Setup haben Sie Chat GPT nun in Ihre Python-Anwendung integriert, sodass Sie mithilfe des ChatGPT-Modells eine breite Palette generierter textbasierter Interaktionen erstellen können.
Sie können die Parameter auch je nach Ihren Projektanforderungen nach Ihren Wünschen anpassen. Weitere Informationen zu API-Parametern finden Sie in der Entwicklerdokumentation .
Das ist also ein Beispiel für die Verwendung der ChatGPT-API in Python-Code . Ziel war es, Ihnen den Einstieg in die Verwendung von ChatGPT in Python zu erleichtern, den Sie je nach Projekt weiter skalieren können.
Im nächsten Abschnitt werden wir uns mit der Verwendung der ChatGPT-Nachrichtenaufforderung zum Schreiben von Python-Code befassen.
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4 Beispiele für die Verwendung von ChatGPT in Python-Code
Mit der Einführung von Chat GPT nutzen Entwickler auf der ganzen Welt die Messaging-Eingabeaufforderung, um nicht nur besseren Code zu schreiben, sondern auch die zum Schreiben von Code benötigte Zeit zu verkürzen.
Ich meine, wer möchte beim Schreiben von Code nicht Zeit sparen?
In diesem Abschnitt sehen wir uns vier Beispiele an, die Ihnen ein Verständnis für die Verwendung von ChatGPT zum Schreiben komplexer Codes vermitteln und Ihre Produktivität bei der Entwicklung von Anwendungen oder der Arbeit mit Daten in Python steigern.
Beispiel 1: ChatGPT bitten, komplexe Algorithmen zu schreiben
Mit ChatGPT können Sie die komplexesten Algorithmen in Python schreiben, deren Schreiben früher Stunden gedauert hätte.
Alles, was Sie tun müssen, ist ChatGPT über die Eingabeaufforderung oder die Befehlszeilenaufforderung zu bitten, Ihnen einen bestimmten Algorithmus zu schreiben, und voilà, es wird den Code im Handumdrehen für Sie schreiben.
Bitten wir ChatGPT, Code zu schreiben, um die längste gemeinsame Teilsequenz zweier Zeichenfolgen zu finden. Der Longest Common Subsequence (LCS)-Algorithmus ist nützlich, um Ähnlichkeiten zwischen Sequenzen zu identifizieren.
Es wird häufig in der Bioinformatik zum Vergleich von DNA-, RNA- oder Proteinsequenzen und in der Textverarbeitung zum Erkennen von Ähnlichkeiten, zum Messen des Bearbeitungsabstands zwischen Zeichenfolgen oder zum Implementieren von Diff-Tools eingesetzt.
Sie können den Code in Ihr Python-Projekt kopieren und ihn entsprechend Ihren spezifischen Anforderungen ändern.
Beispiel 2: ChatGPT bitten, Code für Web Scraping zu schreiben
Das Schreiben von Code zum Scrapen von Websites kann entmutigend sein. Mit ChatGPT können Sie jedoch die Zeit minimieren, die zum Schreiben von Code für das Web-Scraping benötigt wird.
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie mithilfe der BeautifulSoup-Bibliothek alle Überschriften einer Webseite extrahieren können:
Wenn Sie den obigen Code in Ihrem Python-Projekt implementieren, müssen Sie lediglich die URL der Website ändern, die Sie löschen möchten. Sie können den obigen Code weiter skalieren, indem Sie ChatGPT bitten, den Code zu ändern, falls Sie etwas anderes als die Website-Überschriften verwerfen.
Beispiel 3: ChatGPT bitten, ein Python-Skript für die Datenanalyse zu schreiben
Sie können ChatGPT auch zum Schreiben von Code für Datenanalyseaufgaben verwenden. Im folgenden Python-Programm haben wir ChatGPT verwendet, um einen Datensatz zu importieren, zu filtern und den Mittelwert daraus zu ermitteln.
Sobald der Code geschrieben ist, kopieren Sie ihn in Ihr Python-Projekt und nehmen Sie Änderungen entsprechend Ihren Anforderungen vor.
Darüber hinaus können Sie mit ChatGPT die komplexesten Modelle für maschinelles Lernen erstellen, wie z. B. Entscheidungsbäume und logistische Regressionen, und diese in Ihrem Python-Code verwenden.
Um mehr über die Datenanalyse mit Python zu erfahren, schauen Sie sich das folgende Video an:
Beispiel 4: ChatGPT bitten, Web-Apps mit Flask zu erstellen
Mit ChatGPT können Sie Code zum Erstellen von Webanwendungen mit Python schreiben . Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie eine sehr einfache Web-App erstellen können, die „Hello, World!“ zurückgibt. als Antwort:
Dieses Beispiel bietet einen leicht verständlichen Ausgangspunkt für Anfänger, die die Webentwicklung erlernen oder mit Flask arbeiten .
Es zeigt, wie man eine Route und die entsprechende Funktion definiert, die weiter ausgebaut und erweitert werden kann, um komplexere Webanwendungen mit mehreren Routen und Funktionalitäten zu erstellen.
Alle bereitgestellten Beispiele veranschaulichen die Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit von ChatGPT bei der Generierung von Python-Codefragmenten für verschiedene Aufgaben. Durch die Nutzung von ChatGPT können Entwickler schnell Unterstützung bei der Erstellung von Lösungen für komplexe Probleme oder sogar einfache Funktionen erhalten.
Diese Beispiele zeigen nicht nur das Potenzial von ChatGPT zur Steigerung der Produktivität, sondern unterstreichen auch seine Fähigkeit, als Lehrmittel zum Erlernen verschiedener Aspekte der Python-Programmierung zu fungieren.
Ist der von ChatGPT generierte Code korrekt?
Unserer Erfahrung nach ist dies meistens der Fall. Aber, und das ist ein großes Aber, nichts geht über solides Lernen und praktische Erfahrung, um Dinge zu überprüfen.
Das könnte sich ändern und wird es höchstwahrscheinlich auch tun, aber wir empfehlen Ihnen vorerst, immer noch einmal zu überprüfen, was Sie tun, und ChatGPT zu verwenden, um Ihre Arbeit zu verbessern, und nicht, um das Lernen zu ersetzen!
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Abschließende Gedanken
In diesem Artikel haben wir die Vorteile der Verwendung von ChatGPT für die Python-Entwicklung untersucht, von der direkten Integration in Anwendungen bis hin zur Nutzung der Messaging-Eingabeaufforderung zur Codeunterstützung.
Durch die Verwendung von ChatGPT können Sie die Produktivität steigern, komplexe Algorithmen erstellen und auf ein solides Lehrtool zugreifen, das Sie beim Erlernen verschiedener Aspekte der Python-Programmierung unterstützt.
Wichtig ist, dass Sie ein Gleichgewicht zwischen dem Verlassen auf ChatGPT und dem Lernen nebenher finden. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie nicht nur Unterstützung von ChatGPT erhalten, sondern auch ein tieferes Verständnis für die zugrunde liegenden Konzepte und Programmierprinzipien entwickeln. Wir wollen nicht, dass unser Gehirn zu Brei wird, wir brauchen sie, und sie brauchen uns!
Hoffentlich haben Ihnen die Beispiele in diesem Artikel einen guten Ausgangspunkt dafür gegeben, wie unser neuer Freund ChatGPT in Rekordzeit besseren Code schreiben kann.
Indem Sie sich dieses fortschrittliche Sprachmodell zu eigen machen und es als ergänzende Ressource nutzen, können Sie Ihre Programmiereffizienz deutlich steigern, Ihr Verständnis vertiefen und tollen Code erstellen. Viel Spaß!
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