Python용 ChatGPT 사용 방법: 최종 가이드

인공 지능(AI)과 자연어 처리(NLP)는 개발자가 사용자를 위해 매력적이고 역동적인 경험을 만드는 방식에 혁신을 가져왔습니다. 이 영역에서 가장 강력한 도구 중 하나는 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 고급 언어 모델 인 ChatGPT 입니다.

Python용 Chat GPT를 사용하려면 OpenAI API 클라이언트를 설치하고 API 키를 생성하면 됩니다. API 키가 있으면 환경 변수 또는 ChatGPT의 메시지 프롬프트를 사용하여 ChatGPT를 애플리케이션에 직접 통합하여 코드 작성 및 수정에 대한 도움을 요청할 수 있습니다.

이 기사에서는 Python에서 ChatGPT를 사용하는 데 필요한 단계를 살펴봅니다 . 또한 ChatGPT의 메시지 프롬프트를 사용할 때 유용한 특정 명령 프롬프트도 살펴볼 것입니다.

그것에 들어가자!

목차

• Python용 ChatGPT를 시작하기 위한 2단계
  • 1단계. ChatGPT API 키 생성
  • 2단계. OpenAI API 클라이언트 설치
• Python에서 ChatGPT API를 사용하는 방법은 무엇입니까?
  • Python에서 ChatGPT API로 챗봇 만들기
• ChatGPT 팁, 요령 및 해킹을 배울 준비가 되셨습니까?
• Python 코드에서 ChatGPT를 사용하는 방법의 4가지 예
  • 예 1: ChatGPT에게 복잡한 알고리즘 작성 요청
  • 예시 2: ChatGPT에게 웹 스크래핑용 코드 작성 요청
  • 예 3: ChatGPT에 데이터 분석을 위한 Python 스크립트 작성 요청
  • 예 4: Flask를 사용하여 웹 앱을 만들도록 ChatGPT에 요청
• ChatGPT가 생성하는 코드가 정확합니까?
• ChatGPT 팁, 요령 및 해킹을 배울 준비가 되셨습니까?
• 마지막 생각들

Python용 ChatGPT를 시작하기 위한 2단계

시작하려면 Python 스크립트를 원활하게 작성하고 실행할 수 있도록 시스템에 Python을 설치해야 합니다 .

다음으로 Python 애플리케이션에 ChatGPT의 API를 추가합니다. 다른 Python 라이브러리를 프로젝트로 가져오는 것만큼 간단합니다 .

Chat GPT를 통합하고 텍스트를 생성하려면 API 키를 생성하고 OpenAI의 클라이언트를 설치해야 합니다.

Python에서 ChatGPT와 상호 작용하기 위한 API 키를 만드는 방법을 살펴보겠습니다.

1단계. ChatGPT API 키 생성

Python에서 ChatGPT를 사용하려면 OpenAI에서 API 키를 생성하고 가져와야 합니다. 다음과 같이하세요:

1. OpenAI 웹 사이트 에서 계정에 가입하거나 로그인하십시오 .

2. API 키 섹션으로 이동하여 API 키 보기를 클릭하십시오.

3. 새 비밀 키 생성을 클릭합니다 .

4. 키에 고유한 이름을 지정하고 새 키 생성을 클릭합니다.

5. 이제 애플리케이션에서 새로 생성된 비밀 키를 복사하여 사용할 수 있습니다.

그리고 당신은 설정되었습니다! 이제 API 키가 있으므로 다음 섹션에서 다룰 OpenAI API 클라이언트를 설치하는 방법을 읽고 있습니다.

2단계. OpenAI API 클라이언트 설치

API를 사용하면 이제 OpenAI API 클라이언트를 설치할 준비가 된 것입니다. 이 클라이언트를 사용하여 ChatGPT API와 상호 작용합니다.

환경에서 Python 패키지 관리자인 pip를 사용하여 클라이언트를 설치합니다.

pip install openai

클라이언트를 설치한 후 아래 명령을 사용하여 현재 프로젝트로 가져와야 합니다.

import openai

openai.api_key = "your_api_key_here"

아래 이미지와 같이 "your_api_key_here"를 실제 openai API로 교체합니다.

그리고 그게 다야! 이제 ChatGPT에 액세스하고 NLP 기능을 활용하는 Python 앱을 만들 수 있습니다.

다음 섹션에서는 Python에서 작동하는 API 키의 예를 살펴보겠습니다. 뛰어들어 손을 더럽히자!

Python에서 ChatGPT API를 사용하는 방법은 무엇입니까?

이제 OpenAI의 API 키가 있으므로 Python 스크립트 내에서 Chat GPT API를 사용하는 예를 살펴보고 이 프로그래밍 언어의 기능과 고급 AI 모델과의 통합 기능을 보여드리겠습니다.

Python 내에서 Chat GPT의 가장 일반적인 적용은 챗봇을 만드는 것이므로 ChatGPT API를 사용하여 Python 환경 내에서 챗봇을 만드는 방법을 살펴보겠습니다.

Chat GPT의 기능을 활용하면 유용한 지원을 제공하고 사용자를 역동적인 대화에 참여시킬 수 있는 챗봇을 구축할 수 있습니다.

또한 다목적 Python 프로그래밍 언어 내에서 사용자의 요구에 맞는 텍스트 출력을 생성할 수 있습니다.

Python에서 ChatGPT API로 챗봇 만들기

Python과 함께 ChatGPT API를 사용하여 챗봇을 만들려면 먼저 Chat GPT API와 상호 작용하는 함수를 정의합니다. 이 예에서는 GPT-3.5-turbo 모델을 사용합니다.

다음은 ChatGPT API에 메시지를 보내고 응답을 받는 간단한 함수입니다.

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

위의 Python 스크립트는 OpenAI 라이브러리를 가져오고 사용자 프롬프트를 받고 OpenAI API를 사용하여 지정된 ChatGPT 모델을 사용하여 응답을 생성하는 chat_with_chatgpt 함수를 정의합니다 . 이 함수는 생성된 응답을 텍스트 메시지로 반환합니다.

이제 사용자 입력으로 chat_with_chatgpt 함수를 호출할 수 있으며 다음 명령은 생성된 응답을 반환합니다.

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

이 설정을 통해 이제 Chat GPT를 Python 애플리케이션에 통합하여 ChatGPT 모델을 사용하여 생성된 광범위한 텍스트 기반 상호 작용을 생성할 수 있습니다.

프로젝트 요구 사항에 따라 매개 변수를 원하는 대로 조정할 수도 있습니다. API 매개변수에 대한 자세한 내용은 개발자 설명서를 참조하십시오 .

이것이 Python 코드에서 ChatGPT의 API를 사용하는 한 가지 예입니다 . 목표는 Python에서 ChatGPT 사용을 시작하는 것이었습니다. 현재 진행 중인 프로젝트에 따라 확장할 수 있습니다.

다음 섹션에서는 Python 코드 작성을 위해 ChatGPT의 메시지 프롬프트를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다 .

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Python 코드에서 ChatGPT를 사용하는 방법의 4가지 예

Chat GPT의 등장으로 전 세계 개발자들은 메시징 프롬프트를 사용하여 더 나은 코드를 작성할 뿐만 아니라 코드를 작성하는 데 걸리는 시간을 단축하고 있습니다.

누가 코드를 작성할 때 시간을 절약하고 싶지 않습니까?

이 섹션에서는 ChatGPT를 사용하여 복잡한 코드를 작성하고 애플리케이션을 개발하거나 Python에서 데이터로 작업할 때 생산성을 높이는 방법을 이해하는 네 가지 예를 살펴보겠습니다 .

예 1: ChatGPT에게 복잡한 알고리즘 작성 요청

ChatGPT를 사용하면 이전에는 작성하는 데 몇 시간이 걸렸던 가장 복잡한 알고리즘을 Python에서 작성할 수 있습니다.

여러분이 해야 할 일은 명령 프롬프트나 명령줄 프롬프트를 통해 ChatGPT에 특정 알고리즘을 작성하도록 요청하는 것뿐입니다.

두 문자열의 가장 긴 공통 하위 시퀀스를 찾기 위한 코드를 작성하도록 ChatGPT에 요청해 보겠습니다. LCS(Longest Common Subsequence) 알고리즘은 시퀀스 간의 유사성을 식별하는 데 유용합니다.

일반적으로 DNA, RNA 또는 단백질 서열을 비교하기 위한 생물 정보학 및 유사성 감지, 문자열 간의 편집 거리 측정 또는 diff 도구 구현을 위한 텍스트 처리에 적용됩니다.

코드를 Python 프로젝트에 복사하고 특정 요구 사항에 따라 변경할 수 있습니다.

예시 2: ChatGPT에게 웹 스크래핑용 코드 작성 요청

웹사이트 스크래핑을 위한 코드 작성은 어려울 수 있습니다. 그러나 ChatGPT를 사용하면 웹 스크래핑을 위한 코드를 작성하는 데 걸리는 시간을 최소화할 수 있습니다.

아래 예제는 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 웹 페이지에서 모든 제목을 추출하는 방법을 보여줍니다.

Python 프로젝트에서 위의 코드를 구현할 때 스크랩하려는 웹 사이트의 URL을 변경하기만 하면 됩니다 . 웹사이트 제목 이외의 항목을 폐기하는 경우를 대비하여 ChatGPT에 코드를 수정하도록 요청하여 위의 코드를 추가로 확장할 수 있습니다.

예 3: ChatGPT에 데이터 분석을 위한 Python 스크립트 작성 요청

ChatGPT를 사용하여 데이터 분석 작업을 위한 코드를 작성할 수도 있습니다 . 다음 Python 프로그램에서는 ChatGPT를 사용하여 데이터 세트에서 평균을 가져오고 필터링하고 찾습니다.

코드가 작성되면 Python 프로젝트에 복사하고 필요에 따라 변경합니다.

또한 의사 결정 트리 및 로지스틱 회귀와 같은 가장 복잡한 기계 학습 모델을 ChatGPT로 생성하고 Python 코드에서 사용할 수 있습니다.

Python을 사용한 데이터 분석에 대해 자세히 알아보려면 다음 비디오를 확인하십시오.

예 4: Flask를 사용하여 웹 앱을 만들도록 ChatGPT에 요청

ChatGPT를 사용하면 Python을 사용하여 웹 애플리케이션을 만들기 위한 코드를 작성할 수 있습니다 . 아래 예제는 'Hello, World!'를 반환하는 매우 기본적인 웹 앱을 만드는 방법을 보여줍니다. 응답으로:

이 예제는 웹 개발을 배우거나 Flask 로 작업하는 초보자를 위한 이해하기 쉬운 시작점을 제공합니다 .

경로 및 해당 기능을 정의하는 방법을 보여 주며, 여러 경로 및 기능이 있는 보다 복잡한 웹 응용 프로그램을 만들기 위해 추가로 구축 및 확장할 수 있습니다.

제공된 모든 예제는 다양한 작업을 위한 Python 코드 스니펫을 생성하는 ChatGPT의 강력함과 다재다능함을 보여줍니다. 개발자는 ChatGPT를 활용하여 복잡한 문제 또는 간단한 기능에 대한 솔루션을 만드는 데 신속하게 도움을 받을 수 있습니다.

이러한 예는 생산성 향상을 위한 ChatGPT 의 잠재력을 보여줄 뿐만 아니라 Python 프로그래밍의 다양한 측면을 학습하기 위한 교육 도구 역할을 할 수 있는 능력을 강조합니다.

ChatGPT가 생성하는 코드가 정확합니까?

우리의 경험으로는 대부분 그렇습니다. 그러나 이것은 크지만 사물을 교차 확인하기 위해 탄탄한 학습과 실제 경험을 능가하는 것은 없습니다.

이는 변경될 수 있으며 아마도 변경될 것입니다. 하지만 지금은 항상 자신이 하는 일을 다시 확인하고 ChatGPT를 사용하여 학습을 대체하는 것이 아니라 수행하는 일을 향상시키는 것이 좋습니다!

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마지막 생각들

이 기사 전반에 걸쳐 ChatGPT를 애플리케이션에 직접 통합하는 것부터 코드 지원을 위한 메시징 프롬프트 활용에 이르기까지 Python 개발에 ChatGPT를 사용할 때의 이점을 살펴보았습니다.

ChatGPT를 사용하면 생산성을 향상하고, 복잡한 알고리즘을 만들고, Python 프로그래밍의 다양한 측면을 학습하는 데 도움이 되는 견고한 교육 도구에 액세스할 수 있습니다.

중요한 것은 ChatGPT에 의존하는 것과 함께 학습하는 것 사이에서 균형을 유지해야 한다는 것입니다. 이를 통해 ChatGPT의 도움을 받을 수 있을 뿐만 아니라 기본 개념과 프로그래밍 원칙을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 우리는 우리의 두뇌가 뭉개지는 것을 원하지 않습니다. 우리는 두뇌가 필요하고 두뇌도 우리를 필요로 합니다!

이 기사의 예제가 우리의 새로운 친구인 ChatGPT가 어떻게 기록적인 시간 내에 더 나은 코드를 작성할 수 있는지에 대한 좋은 출발점이 되었기를 바랍니다 .

이 고급 언어 모델을 수용하고 보완 리소스로 사용함으로써 프로그래밍 효율성을 크게 향상하고 이해를 심화하며 킬러 코드를 만들 수 있습니다. 즐기십시오!