chatgpt写的python代码，如何用python访问chatgpt

 

 这是让chatgpt自己写的一段代码

##请写出pthon代码。我需要用python，调用openai api访问chatgpt

```python
import openai
import re

# 在openai平台上获取API密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 选择模型和引擎
model_engine = "text-davinci-002"
prompt = "Hello, how can I help you today?"

# 设置初始上下文
context = None

# 设定用户输入
user_input = ""

# 进入对话循环
while user_input.lower() != "exit":
    
    # 根据上下文和引擎的选择，发送请求到openai
    response = openai.Completion.create(
      engine=model_engine,
      prompt=prompt,
      temperature=0.5,
      max_tokens=100,
      top_p=1,
      frequency_penalty=0,
      presence_penalty=0,
      stop=None,
      context=context,
    )

    # 解析openai响应，获取机器人的回复
    answer = response.choices[0].text.strip()
    answer = re.sub('[^0-9a-zA-Z.\n\!\?\s]+', '', answer)
    
    # 打印机器人回复
    print("Bot:", answer)
    
    # 更新上下文
    context = response.choices[0].context
    
    # 要求用户输入
    user_input = input("You: ")
    
    # 将用户输入添加到上下文中
    if user_input.strip() != "":
        context += "\n" + user_input.strip()
        
    # 添加用户输入作为下一个请求的前缀
    prompt += "\n" + user_input.strip()
```

 

请给我展示完整的python代码。基于gpt-3.5-turbo，我需要用python去调用openai api 和 chatgpt 进行连续对话。在字符长度超过限制之后，需要能够让chatgpt继续对话。并且代码要支持导出对话内容到excel文件

好的，这是一个基于OpenAI API和GPT-3的Python代码，可以进行连续对话并支持导出到Excel文件：

```python
import openai
import pandas as pd

# set OpenAI API key
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# create a new conversation with GPT-3
def start_conversation(prompt):
    conversation = openai.Completion.create(
        engine="davinci", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1,stop=None,temperature=0.5,
    )
    return conversation.choices[0].text

# continue conversation with GPT-3
def continue_conversation(prompt, chat_history):
    conversation = openai.Completion.create(
        engine="davinci", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1,stop=None,temperature=0.5,
        context=chat_history,
    )
    return conversation.choices[0].text

# export conversation to Excel file
def export_to_excel(conversation):
    df = pd.DataFrame(conversation, columns=["User", "GPT-3"])
    df.to_excel("conversation.xlsx", index=False)

# start the conversation loop
def chat_with_gpt():
    chat_history = ""
    while True:
        user_input = input("You: ")
        prompt = f"User: {user_input}\nGPT-3:"
        if len(chat_history) > 0:
            gpt_response = continue_conversation(prompt, chat_history)
        else:
            gpt_response = start_conversation(prompt)
        print("GPT-3:", gpt_response.strip())
        chat_history += f"\n{prompt} {gpt_response.strip()}"
        if len(chat_history) > 8000:
            export_to_excel(chat_history)
            chat_history = ""

chat_with_gpt()
```

在这个代码中，我们使用了OpenAI的Python SDK来调用GPT-3 API。在 `start_conversation` 和 `continue_conversation` 函数中，我们使用 `openai.Completion.create()` 方法向 GPT-3 发送请求，获取机器人的响应。

在 `chat_with_gpt` 函数中，我们首先让用户输入一个字符串作为对话的开头，然后构建一个 GPT-3 可以理解的请求格式，通过调用 `start_conversation` 或 `continue_conversation` 方法来获取机器人的响应。每次对话结束后，我们将用户的输入和机器人的响应保存到 `chat_history` 变量中。

在 `export_to_excel` 函数中，我们将 `chat_history` 变量转换为 Pandas 数据帧，并将其导出到名为 `conversation.xlsx` 的 Excel 文件中。

在 `chat_with_gpt` 函数的末尾，我们检查 `chat_history` 的长度是否超过了 GPT-3 API 的限制（即 8000 个字符），如果超过了，我们将其导出到 Excel 文件中，并清空 `chat_history`。这样做可以防止 `chat_history` 变量过大，导致程序崩溃。

debug msg-----003
请输入您的内容：请给我展示完整的python代码。基于gpt-3.5-turbo，我需要用python去调用openai api 和 chatgpt 进行连续对话。在字符长度超过限制之后，需要能够让chatgpt继续对话。并且代码要支持导出对话内容到excel文件
debug msg-----001

 

请输入您的内容：请给我展示完整的python代码。基于gpt-3.5-turbo，我需要用python去调用openai api 和 chatgpt 进行连续对话。在字符长度超过限制之后，需要能够让chatgpt继续对话。并且代码要支持导出对话内容到excel文件
debug msg-----001
debug msg-----002
answer >200.is: 2130

好的，这是一个基于GPT-3.5 Turbo的Python代码，可以进行连续对话并支持导出到Excel文件：

```python
import openai
import pandas as pd

# set OpenAI API key
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# create a new conversation with GPT-3.5 Turbo
def start_conversation(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=2048, n=1,stop=None,temperature=0.7,
    )
    return response.choices[0].text

# continue conversation with GPT-3.5 Turbo
def continue_conversation(prompt, chat_history):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=2048, n=1,stop=None,temperature=0.7,
        context=chat_history,
    )
    return response.choices[0].text

# export conversation to Excel file
def export_to_excel(conversation):
    df = pd.DataFrame(conversation, columns=["User", "GPT-3.5 Turbo"])
    df.to_excel("conversation.xlsx", index=False)

# start the conversation loop
def chat_with_gpt():
    chat_history = ""
    while True:
        user_input = input("You: ")
        prompt = f"User: {user_input}\nGPT-3.5 Turbo:"
        if len(chat_history) > 0:
            gpt_response = continue_conversation(prompt, chat_history)
        else:
            gpt_response = start_conversation(prompt)
        print("GPT-3.5 Turbo:", gpt_response.strip())
        chat_history += f"\n{prompt} {gpt_response.strip()}"
        if len(chat_history) > 8000:
            export_to_excel(chat_history)
            chat_history = ""

chat_with_gpt()
```

在这个代码中，我们使用了OpenAI的Python SDK来调用GPT-3.5 Turbo API。在 `start_conversation` 和 `continue_conversation` 函数中，我们使用 `openai.Completion.create()` 方法向 GPT-3.5 Turbo 发送请求，获取机器人的响应。

在 `chat_with_gpt` 函数中，我们首先让用户输入一个字符串作为对话的开头，然后构建一个 GPT-3 可以理解的请求格式，通过调用 `start_conversation` 或 `continue_conversation` 方法来获取机器人的响应。每次对话结束后，我们将用户的输入和机器人的响应保存到 `chat_history` 变量中。

在 `export_to_excel` 函数中，我们将 `chat_history` 变量转换为 Pandas 数据帧，并将其导出到名为 `conversation.xlsx` 的 Excel 文件中。

在 `chat_with_gpt` 函数的末尾，我们检查 `chat_history` 的长度是否超过了 GPT-3.5 Turbo API 的限制（即 8000 个字符），如果超过了，我们将其导出到 Excel 文件中，并清空 `chat_history`。这样做可以防止 `chat_history` 变量过大，导致程序崩溃。

debug msg-----003
请输入您的内容：

 

以下是可能符合您要求的代码示例。请注意，这只是一个概念证明，您需要根据您的具体需求进行修改和优化。此外，您需要注册OpenAI并获得API密钥才能使用此代码。最后，导出到Excel的部分需要pandas和openpyxl库。如果您还没有安装这些库，请在终端中运行“pip install pandas openpyxl”安装它们。

```python
import openai
import pandas as pd

# OpenAI API身份验证
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# chatgpt模型ID
model_engine = "text-davinci-002"

# 初始对话
conversation_history = ""

# 对话进行次数限制
MAX_CONVERSATION_LENGTH = 200

# 响应prompt的函数
def get_response(prompt, conversation_history, engine):
    # 截取前面的对话长度
    prompt = conversation_history + prompt[-MAX_CONVERSATION_LENGTH:]
    response = openai.Completion.create(
        engine=engine,
        prompt=prompt,
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )

    # 获取响应和新的对话历史记录
    response_text = response.choices[0].text
    new_conversation_history = prompt + response_text

    return response_text, new_conversation_history


# 连续对话，直到用户停止
while True:
    prompt = input("You: ")
    if prompt.lower() in ["bye", "goodbye", "exit", "quit"]:
        break
    else:
        response, conversation_history = get_response(prompt, conversation_history, model_engine)
        print("Chatbot: ", response)

# 将对话历史记录导出到Excel
df = pd.DataFrame({"User": [], "Chatbot": []})
for i, line in enumerate(conversation_history.split("\n")):
    if i % 2 == 0:
        df = df.append({"User": line}, ignore_index=True)
    else:
        df.iloc[-1]["Chatbot"] = line

df.to_excel("conversation_history.xlsx", index=False)
```

debug msg-----003
请输入您的内容：

 

如果单次回答超过字符限制，如何让 chatgpt继续回答，请继续完善代码
debug msg-----001
debug msg-----002
answer >200.is: 2041

在我们的示例代码中，我们已经在响应prompt的函数中添加了一个截断前面对话的长度的功能。但是，如果单次响应超过最大字符限制，我们需要更复杂的解决方案。以下是一个更完整的代码示例，可以在单次响应超过最大字符限制时，分割成多个响应，然后将其连接起来，以确保 chatgpt 继续回答。

```python
import openai
import pandas as pd

# OpenAI API身份验证
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# chatgpt模型ID
model_engine = "text-davinci-002"

# 初始对话
conversation_history = ""

# 对话进行次数限制
MAX_CONVERSATION_LENGTH = 200

# 单次响应限制
MAX_RESPONSE_LENGTH = 1024

# 响应prompt的函数
def get_response(prompt, conversation_history, engine):
    # 截取前面的对话长度
    prompt = conversation_history + prompt[-MAX_CONVERSATION_LENGTH:]

    # 迭代直到响应小於单次响应限制
    response = ""
    while len(response) < MAX_RESPONSE_LENGTH:
        response_temp = openai.Completion.create(
            engine=engine,
            prompt=prompt,
            max_tokens=MAX_RESPONSE_LENGTH - len(response),
            n=1,
            stop=None,
            temperature=0.5,
        )

        # 获取响应和新的对话历史记录
        response_temp_text = response_temp.choices[0].text
        new_conversation_history = prompt + response

        # 如果响应长度超过单次响应限制，则分割成多个响应
        if len(response_temp_text) > MAX_RESPONSE_LENGTH - len(response):
            response_temp_text = response_temp_text[:MAX_RESPONSE_LENGTH - len(response)]
            conversation_history += response_temp_text
            break
        else:
            response += response_temp_text

    return response, new_conversation_history


# 连续对话，直到用户停止
while True:
    prompt = input("You: ")
    if prompt.lower() in ["bye", "goodbye", "exit", "quit"]:
        break
    else:
        response, conversation_history = get_response(prompt, conversation_history, model_engine)
        print("Chatbot: ", response)

# 将对话历史记录导出到Excel
df = pd.DataFrame({"User": [], "Chatbot": []})
for i, line in enumerate(conversation_history.split("\n")):
    if i % 2 == 0:
        df = df.append({"User": line}, ignore_index=True)
    else:
        df.iloc[-1]["Chatbot"] = line

df.to_excel("conversation_history.xlsx", index=False)
```

现在，当 chatgpt 的单次响应超过最大字符限制时，将分割成多个响应，并在连接时保持对话历史记录的连续性。