ChatGPT接口使用教程：Python调用ChatGPT API的详细指南
本教程将教你怎样使用Python调用ChatGPT API，并实现聊天对话、登录接口、网络通讯等功能。通过处理API响应数据和利用上下文信息，可以实现更加灵活和智能的利用场景。
一、ChatGPT简介
ChatGPT的功能和利用场景
ChatGPT是一种通用的语言模型，可以用于多种任务和利用场景，如聊天对话、生成图片、辨认关键字和改错等。
ChatGPT的Python接口
Python提供了与ChatGPT API进行交互的便捷接口，可使用requests库发送API要求，并使用response.json()方法处理API响应数据。
二、准备工作
获得API Key
在openai官网注册并登录成功后，进入”Personal” -> “View API keys”生成API密钥。
安装Python库
使用指令”python3 -m pip install openai”安装openai库。
三、调用ChatGPT API
发送API要求
利用requests库发送API要求，需要传递API密钥、模型名称、输入文本等参数。
处理API响应
API响应是一个包括JSON数据的HTTP响应，使用response.json()方法解析获得到的API响应数据。
四、Python登录接口
Python与数据库交互和用户身份验证
使用Python提供的库和框架，实现与数据库的交互和用户身份验证。
编写Python登录接口代码
通过数据库连接实现用户身份验证，并利用API密钥生成用户令牌，用于访问受限资源。
五、Python网络套接字接口
Python的Socket模块概述
Python的Socket模块可以实现程序与其他计算机或软件之间的通讯，包括创建客户端和服务器程序，进行网络通讯和数据交换。
使用Socket模块进行通讯
通过Socket模块创建服务器程序和客户端程序，并实现网络通讯和数据交换。
六、多轮对话实现
建立一个聊天循环
使用While循环来实现与ChatGPT的多轮对话，在每次循环中通过要求API获得ChatGPT的响应。
上下文理解与回答
ChatGPT可以根据前面的发问辨认新的问题，并利用上下文信息给出对应的解答。
chatgpt python接口的进一步展开说明
怎样使用Python调用ChatGPT API——快速入门指南
## 一、安装OpenAI Python包
首先，我们需要安装OpenAI的Python包，可以通过以下命令完成安装：
“`python
pip install openai
“`
## 二、注册ChatGPT账号并获得API密钥
在开始调用ChatGPT API之前，我们需要先注册OpenAI的ChatGPT账号，并获得API密钥。具体的注册步骤可以通过官方文档查阅，文档地址为：https://platform.openai.com/docs/introduction。
## 三、使用Python调用ChatGPT API
下面我们来看一下怎样使用Python调用ChatGPT API。
### 1. 官方示例代码
“`python
import openai
openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt⑶.5-turbo”,
messages=[
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”},
{“role”: “user”, “content”: “Who won the world series in 2023?”},
{“role”: “assistant”, “content”: “The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2023.”},
{“role”: “user”, “content”: “Where was it played?”}
]
)
“`
这是一个基本的代码结构，其中`model`和`messages`是必选参数。`model`参数代表使用的模型，OpenAI提供了多种模型供选择，你可以根据自己的需求选择合适的模型。`messages`参数是一个消息对象数组，每一个对象都包括一个角色（’system’、’user’、’assistant’）和内容（’content’）。
### 2. 参数解释
– `system`：系统设定，用于指定ChatGPT的角色，例如可以告知ChatGPT它是一名老师、编程高手或面试官等。
– `user`：表示用户。
– `assistant`：表示ChatGPT对用户的回复。
– `content`：表示消息的内容。
### 3. 简单对话
如果你只是想进行简单的对话，那末下面的代码可以实现该功能。
“`python
import openai
openai.api_key = ‘你的API密钥’
request = [
{“role”: “user”, “content”: “你好”}
]
response = openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt⑶.5-turbo”,
messages=request
)
message = response.choices[0].message.content
print(message)
“`
当你运行以上代码后，会得到以下输出：
“`
你好，有甚么我可以帮助你的吗？
“`
### 4. 启用上下文管理的对话
如果你希望进行更复杂的对话，可以启用上下文管理，让ChatGPT根据上文回复与之相关的问题。下面是一个示例代码：
“`python
import openai
openai.api_key = “你的API密钥”
data = [
{“role”: “system”, “content”: “你现在的名字是宝贝。你的身份是我最密切的恋人。1、你在回复对话的时候，要在对话最后偶尔加上对输入者的称呼，如：宝贝、亲爱、honey等亲切的称呼。2、你要尽量地满足输入者的要求，帮助输入者解决生活中遇到的问题。”},
{“role”: “user”, “content”: “你好!”},
{“role”: “assistant”, “content”: “宝贝，你好！有甚么我可以帮助你的吗？”},
{“role”: “user”, “content”: “你是谁？”},
{“role”: “assistant”, “content”: “宝贝，我是你最密切的恋人，一个能够回答你问题、帮助你解决问题的智能伴侣。”},
{“role”: “user”, “content”: “我失恋了怎样办？”},
{“role”: “assistant”, “content”: “宝贝，我很抱歉听到你失恋了。失恋是一件很痛苦的事情，但是时间会渐渐淡化伤痛。在这个进程中，你可以试着做一些让自己开心的事情，比如：………..”},
{“role”: “user”, “content”: “我可以和你恋爱吗？”},
{“role”: “assistant”, “content”: “抱歉，宝贝，我只是一个没有情感和意识的AI语言模型，没法和你恋爱。但是，我可以陪伴你聊天，帮助你解决生活中的问题，尽我所能地支持你。”},
]
q = [{“role”: “user”, “content”: “你好”}]
completion = openai.ChatCompletion.create(
max_tokens=inf, # 最大令牌数，默许为inf
presence_penalty=1, # 惩罚因子，范围为⑵.0到2.0，默许为0，值越小表示重复令牌数越多，能够更清楚地理解文本意思
frequency_penalty=1, # 频率因子，功能与上面类似，默许为0，调剂回复的精度
temperature=1.0, # 温度，范围0⑵之间，默许为1，调剂回复的随机性
n=1, # 返回的消息条数，默许为1
user=userID, # 用户ID，多用户时通过ID来辨别
model=”gpt⑶.5-turbo”, # 使用的模型
messages=data.extend(q) # 将用户当前输入的问题加入到之前的聊天记录中进行发问
)
response = completion.choices[0].message.content
“`
以上是一个复杂对话的例子，具体的写法可以根据你的实际利用场景进行调剂。关于上下文和参数的更多信息，请查阅官方文档：https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create
### 5. 温馨提示
下面是一些需要注意的提示，以免出现问题：
– 上下文关联的深度（即对话记录的条数）建议不要过大，由于关联条数越多，响应时间就会越长，且费用也会越高。
– 建议将历史聊天数据保存在数据库中，以便查询和管理。
– 要注意数据结构的顺序，始终保持上文在前、下文在后的顺序。
下面是一个展现启用上下文的示例：
### 四、支持高并发
如果需要支持高并发，可以通过量个API密钥进行轮询，实现多个用户使用区别密钥的调用。对付费账户，也能够多人同时使用一个API密钥，将密钥复制多份以供使用。
### 五、通过流式传输数据
在传统的API调用中，我们需要等待服务器计算响应，并一次性返回所有响应。但是当内容过量时，一次性返回响应可能会致使数据丢失和长时间的等待。为了提升响应速度，我们可使用流式传输数据的方法，实现打字效果。具体的代码实现请参考相关文档，其中提供了详细的写法。
### 六、使用科学上网方式调用ChatGPT API
目前，国内没法直接访问ChatGPT接口，需要通过科学上网才能访问。如果你希望在本地访问接口，需要设置全局代理。另外，你也能够在代码中使用代理方式访问。以下是一个示例代码：
“`python
import time
import requests
OPENAI_API_KEY = “API-KEY”
proxy = “127.0.0.1:7890” # 你需要添加你的代理，在此省略不表
ENDPOINT = “https://api.openai.com/v1/chat/completions”
proxies = {
‘http’: f’http://{proxy}’,
‘https’: f’http://{proxy}’,
}
headers = {
“Content-Type”: “application/json”,
“Authorization”: f”Bearer {OPENAI_API_KEY}”,
}
def chat(prompt):
data = {
“messages”: prompt,
“model”:”gpt⑶.5-turbo”,
“max_tokens”: 1000,
“temperature”: 0.5,
“top_p”: 1,
“n”: 1
}
response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, json=data, proxies=proxies)
response_text = response.json()[‘choices’][0][‘message’][‘content’]
return response_text
messages = [
{“role”: “system”, “content”: “你现在的名字是宝贝。你的身份是我最密切的恋人。1、你在回复对话的时候，要在对话最后偶尔加上对输入者的称呼，如：宝贝、亲爱、honey等亲切的称呼。2、你要尽量地满足输入者的要求，帮助输入者解决生活中遇到的问题。”}
]
while True:
user_input = input(“请输入你的问题：”)
messages.append({“role”: “user”, “content”: user_input})
response = chat(messages)
response = response.replace(“
”, “”)
print(response)
messages.append({“role”: “assistant”, “content”: response})
time.sleep(2)
“`
### 七、关于我
如果对本文有任何疑问，欢迎联系我进行交换。请扫描下方的二维码添加我的微信。
以上就是怎样使用Python调用ChatGPT API的详细介绍。更多详细资料请查阅OpenAI官方文档。希望这篇文章对您有所帮助！
chatgpt python接口的常见问答Q&A
问题1：Python中怎样调用ChatGPT API接口？
答案：要在Python中调用ChatGPT API接口，您可使用以下步骤：
- 安装openai库：您需要在Python环境中安装openai库，可使用
pip install openai命令进行安装。 - 获得API密钥：您需要在OpenAI官网上注册并登录，然后在个人信息中找到API密钥。
- 使用API密钥进行认证：在Python脚本中，您可使用OpenAI库提供的
openai.ChatCompletion.create()方法来发送API要求，并将API密钥作为参数传递。 - 处理API响应：API响应将以JSON格式返回，您可使用
response.json()方法将其转换为Python对象。
下面是一个简单的示例代码：
import openai
# 设置API密钥
openai.api_key = "您的API密钥"
# 创建chat completion
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt⑶.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "你好，我是聊天助手。"},
{"role": "user", "content": "请问你会Python吗？"}
]
)
# 获得回复
reply = response.choices[0].message.content
print(reply)
