Python 用 ChatGPT の使用方法: 究極ガイド

人工知能 (AI) と自然言語処理 (NLP) は、開発者がユーザーに魅力的でダイナミックなエクスペリエンスを作成する方法に革命をもたらしました。この分野で最も強力なツールの 1 つは、人間のようなテキストを生成できる高度な言語モデルであるChatGPTです。

Chat GPT for Python を使用するには、OpenAI API クライアントをインストールし、 API キーを作成します。API キーを取得したら、環境変数または ChatGPT のメッセージング プロンプトを使用して、ChatGPT をアプリケーションに直接統合し、コードの作成と修正の支援を求めることができます。

この記事では、 Python で ChatGPT を操作するために必要な手順について説明します。さらに、ChatGPT のメッセージング プロンプトを使用するときに役立つ特定のコマンド プロンプトについても説明します。

さあ、始めましょう！

目次

• ChatGPT for Python を始めるための 2 つのステップ
  • ステップ 1. ChatGPT API キーの作成
  • ステップ 2. OpenAI API クライアントのインストール
• Python で ChatGPT API を使用するには?
  • Python で ChatGPT API を使用してチャットボットを作成する
• ChatGPT のヒント、トリック、ハックを学ぶ準備はできましたか?
• 4 Python コードで ChatGPT を使用する方法の例
  • 例 1: ChatGPT に複雑なアルゴリズムを作成するよう依頼する
  • 例 2: ChatGPT に Web スクレイピング用のコードの作成を依頼する
  • 例 3: ChatGPT にデータ分析用の Python スクリプトの作成を依頼する
  • 例 4: Flask を使用して Web アプリを作成するように ChatGPT に依頼する
• ChatGPT が生成するコードは正しいですか?
• ChatGPT のヒント、トリック、ハックを学ぶ準備はできましたか?
• 最終的な考え

ChatGPT for Python を始めるための 2 つのステップ

まず、Python スクリプトをシームレスに作成して実行できるように、システムにPythonをインストールする必要があります。

次に、ChatGPT の API をPython アプリケーションに追加します。他の Pythonライブラリをプロジェクトにインポートするのと同じくらい簡単です。

Chat GPT を統合してテキストを生成するには、API キーを作成し、OpenAI のクライアントをインストールする必要があります。

Python で ChatGPT と対話するための API キーを作成する方法を見てみましょう。

ステップ 1. ChatGPT API キーの作成

Python で ChatGPT を使用するには、OpenAI から API キーを作成して取得する必要があります。次の手順を実行します：

1. OpenAI Web サイトでアカウントにサインアップまたはログインします。

2. 「API キー」セクションに移動し、「API キーの表示」をクリックします。

3. [新しい秘密キーの作成]をクリックします。

4. キーに一意の名前を付け、[新しいキーの作成] をクリックします。

5. これで、新しく生成された秘密キーをコピーしてアプリケーションで使用できるようになります。

これで準備完了です！API キーを取得したので、OpenAI API クライアントのインストールに進みます。これについては次のセクションで説明します。

ステップ 2. OpenAI API クライアントのインストール

API を用意したら、OpenAI API クライアントをインストールする準備が整いました。このクライアントを使用して、ChatGPT API と対話します。

Python パッケージ マネージャーである pip を使用してクライアントを環境にインストールします。

pip install openai

クライアントをインストールした後、以下のコマンドを使用してクライアントを現在のプロジェクトにインポートする必要があります。

import openai

openai.api_key = "your_api_key_here"

以下の画像に示すように、「your_api_key_here」を実際の openai API に置き換えます。

以上です！ChatGPT にアクセスして、その NLP 機能を利用する Python アプリを作成できるようになりました。

次のセクションでは、Python で動作する API キーの例を見ていきます。飛び込んで、手を汚してみましょう！

Python で ChatGPT API を使用するには?

OpenAI から API キーを取得したので、Python スクリプト内で Chat GPT API を使用する例を調べて、このプログラミング言語の能力と高度な AI モデルと統合する能力を実証してみましょう。

Python 内での Chat GPT の最も一般的なアプリケーションは、 チャットボット の作成です。そこで、ChatGPT API を使用して Python 環境内でチャットボットを作成する方法を見てみましょう。

Chat GPT の機能を活用することで、役立つ支援を提供し、ユーザーを動的な会話に参加させるチャットボットを構築できます。

また、汎用性の高い Python プログラミング言語内で、ユーザーのニーズに合わせたテキスト出力を生成することもできます。

Python で ChatGPT API を使用してチャットボットを作成する

Python でChatGPT APIを使用してチャットボットを作成するには、まず Chat GPT API と対話する関数を定義します。この例では、GPT-3.5-turbo モデルを使用します。

以下は、ChatGPT API にメッセージを送信し、応答を受信する単純な関数です。

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

上記の Python スクリプトは、OpenAI ライブラリをインポートし、ユーザー プロンプトを取得し、OpenAI API を使用して、指定された ChatGPT モデルを使用して応答を生成する関数chat_with_chatgptを定義します。この関数は、生成された応答をテキスト メッセージとして返します。

これで、ユーザー入力を使用してchat_with_chatgpt関数を呼び出すことができ、次のコマンドは生成された応答を返します。

user_prompt = "Write a summary of the benefits of exercise."
chatbot_response = chat_with_chatgpt(user_prompt)
print(chatbot_response)

この設定により、Chat GPT が Python アプリケーションに統合され、ChatGPT モデルを使用して生成された幅広いテキストベースのインタラクションを作成できるようになりました。

プロジェクトの要件に応じてパラメーターを好みに調整することもできます。API パラメータの詳細については、開発者ドキュメントを参照してください。

これは、Python コードで ChatGPT の APIを使用する一例です。目標は、Python で ChatGPT の使用を開始することであり、現在のプロジェクトに応じてさらに拡張できます。

次のセクションでは、 ChatGPT のメッセージング プロンプトを使用して Python コードを作成する方法を見ていきます。

ChatGPT のヒント、トリック、ハックを学ぶ準備はできましたか?

当社専用の ChatGPT メーリング リストに 43,428 人以上の参加者が参加します。以下にあなたの詳細を入力してください。

以下の限定ニュースレターに登録し、3,647 名以上の他のユーザーに加わって、ChatGPT で競争の先を行きましょう!

ファーストネーム *

Eメール *

ChatGPT のヒント、トリック、ハックを教えてください!

4 Python コードで ChatGPT を使用する方法の例

Chat GPT の出現により、世界中の開発者がそのメッセージング プロンプトを使用して、より良いコードを作成するだけでなく、コードの作成にかかる時間を短縮するようになりました。

つまり、コードを書く時間を節約したくない人がいるでしょうか?

このセクションでは、 ChatGPT を使用して複雑なコードを記述し、アプリケーションを開発したり Python でデータを操作したりする際の生産性を向上させる方法を理解できるようにする4 つの例を見ていきます。

例 1: ChatGPT に複雑なアルゴリズムを作成するよう依頼する

ChatGPT を使用すると、以前は作成に何時間もかかっていた最も複雑なアルゴリズムを Python で作成できるようになります。

コマンド プロンプトまたはコマンド ライン プロンプトを介して ChatGPT に特定のアルゴリズムを作成するよう依頼するだけで、すぐにコードが作成されます。

ChatGPT に、2 つの文字列の最長の共通部分列を見つけるコードを作成してもらいましょう。Longest Common Subsequence (LCS) アルゴリズムは、シーケンス間の類似性を識別するのに役立ちます。

これは、DNA、RNA、またはタンパク質の配列を比較するためのバイオインフォマティクスや、類似点の検出、文字列間の編集距離の測定、または diff ツールの実装のためのテキスト処理に一般的に適用されます。

コードを Python プロジェクトにコピーし、特定のニーズに応じて変更できます。

例 2: ChatGPT に Web スクレイピング用のコードの作成を依頼する

Web サイトをスクレイピングするためのコードを書くのは気が遠くなることがあります。ただし、ChatGPT を使用すると、Web スクレイピング用のコードの作成にかかる時間を最小限に抑えることができます。

以下の例は、BeautifulSoup ライブラリを使用して Web ページからすべての見出しを抽出する方法を示しています。

上記のコードを Python プロジェクトに実装するときは、スクラップする Web サイトのURLを変更するだけです。Web サイトの見出し以外のものを削除する場合に備えて、ChatGPT にコードの変更を依頼することで、上記のコードをさらに拡張できます。

例 3: ChatGPT にデータ分析用の Python スクリプトの作成を依頼する

ChatGPT を使用して、データ分析タスク用のコードを記述することもできます。次の Python プログラムでは、ChatGPT を使用して、データセットから平均値をインポート、フィルターし、検索しました。

コードを作成したら、それを Python プロジェクトにコピーし、必要に応じて変更を加えます。

さらに、ChatGPT を使用すると、デシジョン ツリーやロジスティック回帰などの最も複雑な機械学習モデルを作成し、Python コードで使用できます。

Python を使用したデータ分析の詳細については、次のビデオをご覧ください。

例 4: Flask を使用して Web アプリを作成するように ChatGPT に依頼する

ChatGPT を使用すると、 Python を使用してWeb アプリケーションを作成するためのコードを作成できます。以下の例は、「Hello, World!」を返す非常に基本的な Web アプリを作成する方法を示しています。応答として:

この例は、Web 開発を学習したりFlaskを使用したりする初心者にわかりやすい出発点を提供します。

ルートとそれに対応する機能を定義する方法を紹介します。これをさらに構築および拡張して、複数のルートと機能を持つより複雑な Web アプリケーションを作成できます。

提供されているすべての例は、さまざまなタスクの Python コード スニペットを生成する際の ChatGPT の能力と多用途性を示しています。ChatGPT を利用することで、開発者は複雑な問題や単純な機能に対するソリューションを作成する際の支援を迅速に受け取ることができます。

これらの例は、ChatGPT が生産性を向上させる可能性を示すだけでなく、Python プログラミングのさまざまな側面を学習するための教育ツールとして機能する能力も強調しています。

ChatGPT が生成するコードは正しいですか?

私たちの経験から言えば、ほとんどの場合、その通りです。しかし、これは大きなことですが、物事をクロスチェックするには、しっかりとした学習と実世界での経験に勝るものはありません。

これは変更される可能性があり、おそらく変更される可能性が高いですが、現時点では、自分のやっていることを常に再確認し、ChatGPT を学習の代わりに使用するのではなく、自分のやっていることを強化するために使用することをお勧めします。

ChatGPT のヒント、トリック、ハックを学ぶ準備はできましたか?

当社専用の ChatGPT メーリング リストに 43,428 人以上の参加者が参加します。以下にあなたの詳細を入力してください。

以下の限定ニュースレターに登録し、3,647 名以上の他のユーザーに加わって、ChatGPT で競争の先を行きましょう!

ファーストネーム *

Eメール *

ChatGPT のヒント、トリック、ハックを教えてください!

最終的な考え

この記事では、ChatGPT をアプリケーションに直接統合することから、コード支援のためのメッセージング プロンプトを活用することまで、Python 開発に ChatGPT を使用する利点を検討してきました。

ChatGPT を使用すると、生産性を向上させ、複雑なアルゴリズムを作成し、Python プログラミングのさまざまな側面の学習を支援する堅牢な教育ツールにアクセスできます。

重要なのは、ChatGPT に依存することと、ChatGPT と並行して学習することとの間でバランスをとる必要があります。これにより、ChatGPT からの支援を受けるだけでなく、基礎となる概念やプログラミング原則についての理解を深めることができます。私たちは自分たちの脳がドロドロになることを望んでいません、私たちは彼らを必要としています、そして彼らも私たちを必要としています！

この記事の例が、私たちの新しい友人である ChatGPT がどのようにして記録的な速さでより良いコードを書くことができるかについての良い出発点となってくれれば幸いです。

この高度な言語モデルを採用し、それを補完的なリソースとして使用することで、プログラミングの効率が大幅に向上し、理解を深め、キラー コードを作成できます。お楽しみください。