基于Flask框架，用python编写一个可以访问ChatGPT的代码。要求：1、没有返回响应时，页面显示等待状态；2、可以连续问答；3、ChatGPT可以根据上下文和历史信息做出响应。请结合上述要求，给出完整的代码和实现步骤。

可以使用下面的步骤来实现：1. 使用Flask框架创建一个可以访问ChatGPT的服务器。2. 创建一个Python函数，该函数将接收到的用户输入发送到ChatGPT，并获取ChatGPT的响应。3. 使用AJAX技术，发送用户输入到上述

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用python写一个chatGPT访问的web程序

我很抱歉，作为AI语言模型，我无法编写代码。但是，我可以提供一些指导来帮助您编写一个使用Python的Web程序，以访问ChatGPT。

1. 安装所需的Python库和框架：您需要安装Flask框架和transformers库，以便在Python中使用ChatGPT。

2. 编写Python脚本：在Python脚本中导入所需的库和框架，创建Flask应用程序，并编写路由函数，以便在Web应用程序中使用ChatGPT。您可以使用transformers库中的GPT2LMHeadModel类，通过调用generate()方法来生成ChatGPT的响应。

3. 创建HTML页面：创建一个HTML页面，用于在Web浏览器中显示ChatGPT的响应。您可以使用Flask的模板引擎来动态生成HTML页面。

4. 运行应用程序：启动Flask应用程序，并在Web浏览器中访问它，以测试ChatGPT的响应。

以下是一个示例Python脚本，用于实现上述步骤：

from flask import Flask, request, render_template
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return render_template('home.html')

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    # Load ChatGPT model and tokenizer
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('distilgpt2')
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('distilgpt2')

    # Get user input from form data
    user_input = request.form['user_input']

    # Generate response using ChatGPT
    input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt')
    response = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=True)
    response_text = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True)

    # Render response in HTML template
    return render_template('chat.html', response=response_text)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

此代码假设您已经创建了两个HTML模板，一个用于主页（home.html），另一个用于聊天页面（chat.html）。

在主页中，您可以创建一个表单，用于输入用户输入。在聊天页面中，您可以动态生成ChatGPT的响应，并将其呈现给用户。

请注意，此示例代码仅供参考。您需要根据自己的需求和ChatGPT实例来调整代码。

我想要用chatGPT的api制作一个可以本地使用的应用，用python编写，我该如何操作

您可以先在ChatGPT官网上申请API密钥，然后在Python中使用requests库向API发送请求，获取AI模型的响应。您可以使用Flask等框架将其封装成本地应用程序。具体操作可以参考ChatGPT官方文档和Python网络编程相关教程。