手把手教你使用Python調(diào)用 ChatGPT！支持http代理

作者：虛壞叔叔
博客：https://xuhss.com

早餐店不會(huì)開(kāi)到晚上，想吃的人早就來(lái)了！??

前段時(shí)間OpenAI 開(kāi)放了兩個(gè)新模型的api接口，專門為聊天而生的 gpt-3.5-turbo 和 gpt-3.5-turbo-0301。

ChatGPT is powered by gpt-3.5-turbo, OpenAI’s most advanced language model.

從上面這句話，我們可以知道現(xiàn)在 chat.openai.com 官網(wǎng)就是由 gpt-3.5-turbo 模型提供的服務(wù)，現(xiàn)在官方公開(kāi)了這一模型的調(diào)用接口，這使得我們這些普通開(kāi)發(fā)者也能直接在自己的應(yīng)用/服務(wù)中使用這個(gè)狂攬億萬(wàn)用戶的模型。

接下來(lái)將和大家介紹如何利用 Python 快速玩轉(zhuǎn) gpt-3.5-turbo。

一、先跑起來(lái)，再理解

首先你需要有一個(gè) openai 賬號(hào)，如何注冊(cè)我就不多說(shuō)了，網(wǎng)上教程很多，而且很詳細(xì)，如果有問(wèn)題可以加我微信：pythonbrief，添加通過(guò)后請(qǐng)直接描述你的問(wèn)題+問(wèn)題截圖。

訪問(wèn)下面頁(yè)面，登錄 openai 賬號(hào)后，創(chuàng)建一個(gè) api keys。

# api keys 創(chuàng)建頁(yè)面

https://platform.openai.com/account/api-keys

接下來(lái)很簡(jiǎn)單了，安裝 openai 官方的 Python SDK，這里需要注意的是得安裝最新版本 openai，官方推薦的是 0.27.0 版本。

pip install openai==0.27.0

直接上請(qǐng)求代碼：

import openai
import json
 
# 目前需要設(shè)置代理才可以訪問(wèn) api
os.environ["HTTP_PROXY"] = "自己的代理地址"
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "自己的代理地址"
 
 
def get_api_key():
    # 可以自己根據(jù)自己實(shí)際情況實(shí)現(xiàn)
    # 以我為例子，我是存在一個(gè) openai_key 文件里，json 格式
    '''
    {"api": "你的 api keys"}
    '''
    openai_key_file = '../envs/openai_key'
    with open(openai_key_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        openai_key = json.loads(f.read())
    return openai_key['api']
 
openai.api_key = get_api_key()
 
q = "用python實(shí)現(xiàn)：提示手動(dòng)輸入3個(gè)不同的3位數(shù)區(qū)間，輸入結(jié)束后計(jì)算這3個(gè)區(qū)間的交集，并輸出結(jié)果區(qū)間"
rsp = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "一個(gè)有10年P(guān)ython開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的資深算法工程師"},
        {"role": "user", "content": q}
    ]
)

代碼解析：

• get_api_key() 函數(shù)是我自己寫(xiě)的一個(gè)從文件讀取 api keys 的方法，我是存在一個(gè) openai_key 文件里，json 格式，你可以改成你自己的獲取方法，甚至可以直接寫(xiě)到代碼里（雖然不推薦，但確實(shí)最簡(jiǎn)單）。
• q 是請(qǐng)求的問(wèn)題
• rsp 是發(fā)送請(qǐng)求后返回結(jié)果
• openai.ChatCompletion.create 中參數(shù)
• model 是使用的模型名稱，是一個(gè)字符串，用最新模型直接設(shè)置成gpt-3.5-turbo 即可
• messages 是請(qǐng)求的文本內(nèi)容，是一個(gè)列表，列表里每個(gè)元素類型是字典，具體含義如下表：

程序運(yùn)行返回內(nèi)容，從響應(yīng)回復(fù)內(nèi)容我們可以看到，回復(fù)內(nèi)容是一個(gè) json 字符串，

我們可以通過(guò)以下方法直接獲取相關(guān)信息：

返回消息內(nèi)容

rsp.get("choices")[0]["message"]["content"]

角色

rsp.get("choices")[0]["message"]["role"]

問(wèn)題+回答總長(zhǎng)度

rsp.get("usage")["total_tokens"]

其他信息也可以通過(guò)類似方法獲取。

• 測(cè)試 ChatGPT 回答代碼運(yùn)行情況，可以看出代碼邏輯和運(yùn)行都沒(méi)啥問(wèn)題，注釋也到位。

二、實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話

如何實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話？

gpt-3.5-turbo 模型調(diào)用方法 openai.ChatCompletion.create 里傳入的 message 是一個(gè)列表，列表里每個(gè)元素是字典，包含了角色和內(nèi)容，我們只需將每輪對(duì)話都存儲(chǔ)起來(lái)，然后每次提問(wèn)都帶上之前的問(wèn)題和回答即可。

• 可以看到，我首先問(wèn)了“1+1=幾”，然后問(wèn)“為什么是這樣”，ChatGPT 會(huì)根據(jù)前面的提問(wèn)將新問(wèn)題識(shí)別為“為什么1+1=2”。
• 后面繼續(xù)問(wèn)水仙花數(shù)有哪些，再問(wèn)“如何寫(xiě)個(gè)python程序來(lái)識(shí)別這些數(shù)”，ChatGPT 同樣會(huì)根據(jù)前面的提問(wèn)將新問(wèn)題識(shí)別為“如何寫(xiě)個(gè)python程序來(lái)識(shí)別這些水仙花數(shù)”，并給出對(duì)應(yīng)解答。

實(shí)現(xiàn)代碼

import openai
import json
import os
 
os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890"
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890"
 
# 獲取 api
def get_api_key():
    # 可以自己根據(jù)自己實(shí)際情況實(shí)現(xiàn)
    # 以我為例子，我是存在一個(gè) openai_key 文件里，json 格式
    '''
    {"api": "你的 api keys"}
    '''
    openai_key_file = '../envs/openai_key'
    with open(openai_key_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        openai_key = json.loads(f.read())
    return openai_key['api']
openai.api_key = get_api_key() 
 
 
 
class ChatGPT:
    def __init__(self, user):
        self.user = user
        self.messages = [{"role": "system", "content": "一個(gè)有10年P(guān)ython開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的資深算法工程師"}]
        self.filename="./user_messages.json"
 
    def ask_gpt(self):
        # q = "用python實(shí)現(xiàn)：提示手動(dòng)輸入3個(gè)不同的3位數(shù)區(qū)間，輸入結(jié)束后計(jì)算這3個(gè)區(qū)間的交集，并輸出結(jié)果區(qū)間"
        rsp = openai.ChatCompletion.create(
          model="gpt-3.5-turbo",
          messages=self.messages
        )
        return rsp.get("choices")[0]["message"]["content"]
 
 
    def writeTojson(self):
        try:
            # 判斷文件是否存在
            if not os.path.exists(self.filename):
                with open(self.filename, "w") as f:
                    # 創(chuàng)建文件
                    pass
            # 讀取
            with open(self.filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
                content = f.read()
                msgs = json.loads(content) if len(content) > 0 else {}
            # 追加
            msgs.update({self.user : self.messages})
            # 寫(xiě)入
            with open(self.filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
                json.dump(msgs, f)
        except Exception as e:
            print(f"錯(cuò)誤代碼：{e}")
            
 
def main():
    user = input("請(qǐng)輸入用戶名稱: ")
    chat = ChatGPT(user)
    
    # 循環(huán)
    while 1:
        # 限制對(duì)話次數(shù)
        if len(chat.messages) >= 11:
            print("******************************")
            print("*********強(qiáng)制重置對(duì)話**********")
            print("******************************")
            # 寫(xiě)入之前信息
            chat.writeTojson()
            user = input("請(qǐng)輸入用戶名稱: ")
            chat = ChatGPT(user)
            
        # 提問(wèn)
        q = input(f"【{chat.user}】")
        
        # 邏輯判斷
        if q == "0":
            print("*********退出程序**********")
            # 寫(xiě)入之前信息
            chat.writeTojson()
            break
        elif q == "1":
            print("**************************")
            print("*********重置對(duì)話**********")
            print("**************************")
            # 寫(xiě)入之前信息
            chat.writeTojson()
            user = input("請(qǐng)輸入用戶名稱: ")
            chat = ChatGPT(user)
            continue
            
        # 提問(wèn)-回答-記錄
        chat.messages.append({"role": "user", "content": q})
        answer = chat.ask_gpt()
        print(f"【ChatGPT】{answer}")
        chat.messages.append({"role": "assistant", "content": answer})
 
 
if __name__ == '__main__':
    main()

代碼解析：

ChatGPT 類，包含三個(gè)函數(shù)：

• __init__初始化函數(shù)，初始化了三個(gè)個(gè)實(shí)例變量，user、messages、filename（當(dāng)前用戶、消息列表、存儲(chǔ)記錄的文件路徑）。
• ask_gpt函數(shù)，將當(dāng)前用戶所有歷史消息+最新提問(wèn)發(fā)送給 gpt-3.5-turbo ，并返回響應(yīng)結(jié)果。
• writeTojson函數(shù)，結(jié)束/重置用戶時(shí)記錄當(dāng)前用戶之前的訪問(wèn)數(shù)據(jù)。
• main函數(shù)，程序入口函數(shù)，用戶輸入用戶名后進(jìn)入與 ChatGPT 的循環(huán)對(duì)話中，輸入 0 退出程序，輸入 1 重置用戶，退出和重置都會(huì)將當(dāng)前用戶之前訪問(wèn)數(shù)據(jù)記錄搭配 json 文件中。
• 由于 gpt-3.5-turbo 單次請(qǐng)求最大 token 數(shù)為：4096，所以代碼里限制了下對(duì)話次數(shù)。

更多拓展

• 你可以寫(xiě)個(gè)函數(shù)，從 json 文件讀取歷史用戶訪問(wèn)記錄，然后每次訪問(wèn)可以選用戶。
• 你可以寫(xiě)個(gè) web 服務(wù)，使用 session 或者數(shù)據(jù)庫(kù)支持多用戶同時(shí)登錄，同時(shí)訪問(wèn)。
• 你可以基于之前分享的釘釘機(jī)器人項(xiàng)目，將 gpt-3.5-turbo 接入釘釘機(jī)器人。
• 你還可以關(guān)注下方小卡片 搜索更多 ChatGPT 相關(guān)項(xiàng)目，或者其他有意思的項(xiàng)目學(xué)習(xí)練手，歡迎學(xué)習(xí)交流。

總結(jié)

最后的最后
由本人水平所限，難免有錯(cuò)誤以及不足之處， 屏幕前的靚仔靚女們 如有發(fā)現(xiàn)，懇請(qǐng)指出！

最后，謝謝你看到這里，謝謝你認(rèn)真對(duì)待我的努力，希望這篇博客對(duì)你有所幫助！

你輕輕地點(diǎn)了個(gè)贊，那將在我的心里世界增添一顆明亮而耀眼的星！

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