把上面的问题改成python
时间: 2023-11-19 20:08:29 浏览: 29
以下是将问题转换为Python代码的示例:
```python
chatbot = ChitGPT() # 实例化一个ChitGPT聊天机器人对象
user_input = input("请开始你的提问:") # 获取用户输入的问题
response = chatbot.generate_response(user_input) # 让聊天机器人生成回答
print(response) # 输出聊天机器人的回答
```
其中,`ChitGPT`是一个类似于`ChatGPT`的AI模型,`generate_response()`方法用于让聊天机器人对用户输入的问题进行推理和回答。
相关问题
帮我把上面的代码改成Python形式
好的,以下是将上述 C++ 代码转换成 Python 代码的过程:
```python
import queue
T = int(input())
for _ in range(T):
s = queue.LifoQueue()
n = int(input())
for _ in range(n):
cmd = input().split()
if cmd[0] == 'push':
s.put(int(cmd[1]))
elif cmd[0] == 'pop':
if s.empty():
print('Empty')
else:
s.get()
elif cmd[0] == 'query':
if s.empty():
print('Anguei!')
else:
print(s.queue[-1])
else:
print(s.qsize())
```
上述 Python 代码中,我们使用了 queue 模块中的 LifoQueue 类来实现栈的功能。对于每个测试用例,我们先读入操作的数量 n,然后依次执行每个操作。操作同样分为四种:push、pop、query 和 size。其中,push 表示将一个数压入栈中,pop 表示将栈顶的数弹出,query 表示输出栈顶的数,size 表示输出栈中元素的数量。
需要注意的是,在 Python 中,栈的操作和队列的操作都可以通过 queue 模块中的 Queue 或 LifoQueue 类来实现。而我们这里使用 LifoQueue 类来实现栈的功能,主要是因为它的操作更符合我们对栈的认知。
上面的代码改成python3
需要对代码进行一些修改才能在 Python 3 中运行。下面是修改后的代码:
```python
import openai
import re
# 将 OpenAI API key 替换成自己的
openai.api_key = "YOUR_API_KEY_HERE"
# 使用 GPT-3 对话模型的模型 ID
model_id = "davinci"
# 对话历史记录
history = []
# 清理输入文本的函数
def clean_text(text):
# 去除多余的空格
text = re.sub('\s+', ' ', text).strip()
# 将所有字母转换为小写
text = text.lower()
return text
# 向 GPT-3 发送请求的函数
def generate_response(prompt, model, temperature):
# 将对话历史记录和输入文本组合成一个完整的文本
history_str = ' '.join(history)
text = f'{history_str} {prompt}'
# 清理文本
text = clean_text(text)
# 调用 OpenAI API 进行生成
response = openai.Completion.create(
engine=model,
prompt=text,
temperature=temperature,
max_tokens=2048,
n=1,
stop=None,
frequency_penalty=0,
presence_penalty=0
)
# 返回生成的文本
return response.choices[0].text.strip()
# 开始对话
print("你好!我是 ChitGPT,一个聊天机器人。你想和我聊些什么呢?")
while True:
# 获取用户输入
prompt = input("你:")
# 如果用户输入了“再见”,则结束对话
if clean_text(prompt) == "再见":
print("ChitGPT: 再见!")
break
# 生成回复
response = generate_response(prompt, model_id, 0.5)
# 打印回复
print("ChitGPT:", response)
# 将用户输入和机器人回复添加到历史记录中
history.append(prompt)
history.append(response)
```
注意,OpenAI API key 需要替换成自己的。另外,在 Python 3 中,`input()` 函数返回的是字符串而不是表达式的值,因此不需要使用 `eval()` 函数来对输入进行求值。
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