如何使用 Python 的 ChatGPT：終極指南

人工智能 (AI) 和自然語言處理 (NLP) 徹底改變了開發人員為用戶創建引人入勝的動態體驗的方式。ChatGPT是該領域最強大的工具之一，它是一種可以生成類似人類文本的高級語言模型。

要使用適用於 Python 的 Chat GPT，您可以安裝 OpenAI API 客戶端並創建API 密鑰。獲得 API 密鑰後，您可以使用環境變量或 ChatGPT 的消息提示將 ChatGPT 直接集成到您的應用程序中，以尋求編寫和修復代碼的幫助。

在本文中，我們將探討在 Python 中使用 ChatGPT 所需的步驟。此外，我們還將介紹在使用 ChatGPT 的消息提示時有用的特定命令提示。

讓我們開始吧！

目錄

• Python 版 ChatGPT 入門的 2 個步驟
  • 步驟 1. 創建 ChatGPT API 密鑰
  • 步驟 2. 安裝 OpenAI API 客戶端
• 如何通過 Python 使用 ChatGPT API？
  • 在 Python 中使用 ChatGPT API 創建聊天機器人
• 準備好學習 ChatGPT 提示、技巧和竅門了嗎？
• 如何在 Python 代碼中使用 ChatGPT 的 4 個示例
  • 示例 1：要求 ChatGPT 編寫複雜算法
  • 示例 2：要求 ChatGPT 編寫用於網頁抓取的代碼
  • 示例三：委託ChatGPT編寫Python腳本進行數據分析
  • 示例 4：要求 ChatGPT 使用 Flask 創建 Web 應用程序
• ChatGPT 生成的代碼是否正確？
• 準備好學習 ChatGPT 提示、技巧和竅門了嗎？
• 最後的想法

Python 版 ChatGPT 入門的 2 個步驟

首先，您需要在系統上安裝Python，以便您可以無縫地編寫和執行 Python 腳本。

接下來，將ChatGPT 的 API添加到您的 Python 應用程序中。就像將任何其他 Python庫導入您的項目一樣簡單。

要集成 Chat GPT 並生成文本，您必須創建 API 密鑰並安裝 OpenAI 的客戶端。

讓我們看看如何在 Python 中創建用於與 ChatGPT 交互的 API 密鑰。

步驟 1. 創建 ChatGPT API 密鑰

要將 ChatGPT 與 Python 結合使用，您需要從 OpenAI 創建並獲取 API 密鑰。按著這些次序：

1. 在OpenAI網站上註冊或登錄您的帳戶。

2. 導航到 API 密鑰部分並單擊查看 API 密鑰。

3. 單擊創建新密鑰。

4. 為您的密鑰起一個唯一的名稱，然後單擊“創建新密鑰”。

5. 現在，您可以在應用程序中復制和使用新生成的密鑰。

你準備好了！現在你有了 API 密鑰，你正在閱讀以安裝 OpenAI API 客戶端，這是我們將在下一節中介紹的內容。

步驟 2. 安裝 OpenAI API 客戶端

準備好 API 後，您現在就可以安裝 OpenAI API 客戶端了。您將使用此客戶端與 ChatGPT API 進行交互。

在您的環境中使用 Python 包管理器 pip 安裝客戶端：

pip install openai

安裝客戶端后，您需要使用下面給出的命令將其導入到您當前的項目中：

import openai

openai.api_key = "your_api_key_here"

將“your_api_key_here”替換為您實際的 openai API，如下圖所示。

就是這樣！您現在可以訪問 ChatGPT 並創建利用其 NLP 功能的 Python 應用程序。

在下一節中，我們將看一個使用 Python 的 API 密鑰示例。讓我們跳進去親自動手吧！

如何通過 Python 使用 ChatGPT API？

現在您已經擁有來自 OpenAI 的 API 密鑰，讓我們檢查一個在 Python 腳本中使用 Chat GPT API 的示例，展示這種編程語言的強大功能及其與高級 AI 模型集成的能力。

Chat GPT 在 Python 中最常見的應用是創建聊天機器人，因此讓我們探討如何使用 ChatGPT API 在您的 Python 環境中創建聊天機器人。

通過利用 Chat GPT 的強大功能，您可以構建可以提供有用幫助並讓用戶參與動態對話的聊天機器人。

您還可以根據用戶的需求生成文本輸出，所有這些都在通用的 Python 編程語言中完成。

在 Python 中使用 ChatGPT API 創建聊天機器人

要使用ChatGPT API 和 Python創建聊天機器人，首先定義一個與 Chat GPT API 交互的函數。對於此示例，我們將使用 GPT-3.5-turbo 模型。

以下是向 ChatGPT API 發送消息並接收響應的簡單函數：

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

上面的 Python 腳本導入了 OpenAI 庫並定義了一個函數chat_with_chatgpt，該函數接受用戶提示並使用 OpenAI API 通過指定的 ChatGPT 模型生成響應。該函數將生成的響應作為文本消息返回。

現在，您可以使用用戶輸入調用chat_with_chatgpt函數，以下命令將返回生成的響應：

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

通過此設置，您現在已將 Chat GPT 集成到 Python 應用程序中，使您能夠使用 ChatGPT 模型創建範圍廣泛的基於文本的交互。

您還可以根據您的項目要求根據自己的喜好調整參數。更多API參數請參考開發者文檔。

這就是在 Python 代碼中使用 ChatGPT 的 API的一個例子。目標是讓您開始在 Python 中使用 ChatGPT，您可以根據手頭的項目進一步擴展。

在下一節中，我們將了解如何使用ChatGPT 的消息提示來編寫Python 代碼。

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如何在 Python 代碼中使用 ChatGPT 的 4 個示例

隨著 Chat GPT 的出現，全球的開發人員都在使用其消息提示不僅可以編寫更好的代碼，還可以減少編寫代碼所需的時間。

我的意思是，誰不想在編寫代碼時節省時間？

在本節中，我們將查看四個示例，讓您了解如何使用 ChatGPT編寫複雜代碼，並在開發應用程序或使用 Python 處理數據時提高您的工作效率。

示例 1：要求 ChatGPT 編寫複雜算法

使用 ChatGPT，您可以用 Python 編寫以前需要數小時才能編寫的最複雜的算法。

您所要做的就是通過其命令提示符或命令行提示符要求 ChatGPT 為您編寫特定算法，瞧，它會立即為您編寫代碼。

讓我們讓 ChatGPT 編寫代碼來查找兩個字符串的最長公共子序列。最長公共子序列 (LCS) 算法可用於識別序列之間的相似性。

它通常應用於生物信息學，用於比較 DNA、RNA 或蛋白質序列，以及用於檢測相似性的文本處理、測量字符串之間的編輯距離或實現差異工具。

您可以將代碼複製到您的 Python 項目，並根據您的具體需要進行更改。

示例 2：要求 ChatGPT 編寫用於網頁抓取的代碼

為抓取網站編寫代碼可能會讓人望而生畏；但是，使用 ChatGPT，您可以最大限度地減少編寫網絡抓取代碼所需的時間。

下面的示例演示瞭如何使用 BeautifulSoup 庫從網頁中提取所有標題：

在您的 Python 項目中實現上述代碼時，您只需將URL更改為您正在抓取的網站。您可以通過要求 ChatGPT 修改代碼來進一步擴展上述代碼，以防您要刪除網站標題以外的內容。

示例三：委託ChatGPT編寫Python腳本進行數據分析

您也可以使用 ChatGPT 為數據分析任務編寫代碼。在下面的 Python 程序中，我們使用 ChatGPT 從數據集中導入、過濾和查找均值。

編寫代碼後，將其複製到您的 Python 項目並根據您的需要進行更改。

此外，您可以使用 ChatGPT 創建最複雜的機器學習模型，例如決策樹和邏輯回歸，並在您的 Python 代碼中使用它們。

要了解有關使用 Python 進行數據分析的更多信息，請觀看以下視頻：

示例 4：要求 ChatGPT 使用 Flask 創建 Web 應用程序

借助 ChatGPT，您可以編寫用於使用 Python創建 Web 應用程序的代碼。下面的示例演示瞭如何創建一個返回“Hello, World!”的非常基本的 Web 應用程序。作為回應：

本示例為學習 Web 開發或使用Flask的初學者提供了一個易於理解的起點。

它展示瞭如何定義路由及其相應的功能，可以進一步構建和擴展這些功能，以創建具有多個路由和功能的更複雜的 Web 應用程序。

提供的所有示例都展示了 ChatGPT 在為各種任務生成 Python 代碼片段方面的強大功能和多功能性。通過使用 ChatGPT，開發人員可以快速獲得幫助，為複雜問題甚至簡單功能創建解決方案。

這些示例不僅展示了ChatGPT 在提高生產力方面的潛力，還突出了它作為學習 Python 編程不同方面的教育工具的能力。

ChatGPT 生成的代碼是否正確？

根據我們的經驗，大多數時候是這樣。但是，這是一個很大的但是，沒有什麼比紮實的學習和現實世界的經驗更能交叉檢查事物了。

這可能會改變，而且很可能會改變，但就目前而言，我們建議始終仔細檢查您所做的事情並使用 ChatGPT 來增強您所做的事情，而不是取代學習！

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最後的想法

在本文中，我們探索了使用 ChatGPT 進行 Python 開發的好處，從將其直接集成到應用程序到利用其消息提示來提供代碼幫助。

通過使用 ChatGPT，您可以提高工作效率，創建複雜的算法，並訪問一個可靠的教育工具來幫助學習 Python 編程的各個方面。

重要的是，您必須在依賴 ChatGPT 和一起學習之間取得平衡。這確保您不僅可以從 ChatGPT 獲得幫助，還可以更深入地了解基本概念和編程原則。我們不希望我們的大腦變成糊狀，我們需要他們，他們也需要我們！

希望本文中的示例為您提供了一個良好的起點，讓您了解我們的新朋友 ChatGPT 如何能夠在創紀錄的時間內編寫出更好的代碼。

通過採用這種高級語言模型並將其用作補充資源，您可以顯著提高編程效率，加深理解，並創建一些殺手級代碼，盡情享受吧！