ValueError: There is no such driver by url https://registry.npmmirror.com/-/binary/chromedriver/115.0.5790/chromedriver_win32.zip
时间: 2023-08-24 10:04:19 浏览: 70
这个错误是由于找不到指定的驱动程序引起的。根据你提供的错误信息,看起来你在尝试使用一个不存在的驱动程序。
首先,你需要确保你正在使用正确的驱动程序版本。请检查你的代码中指定的驱动程序版本是否正确,并确保它与你使用的浏览器版本兼容。
其次,你可以尝试手动下载并安装正确版本的驱动程序。你可以在Chromedriver的官方网站上找到不同版本的驱动程序,并下载适用于你的操作系统和浏览器版本的驱动程序。
最后,如果你使用的是Selenium库,你也可以尝试使用其他浏览器驱动程序,如Geckodriver(适用于Firefox浏览器)或MicrosoftWebDriver(适用于Edge浏览器)。
如果以上方法都没有解决问题,那可能是由于其他原因引起的。在这种情况下,你可以提供更多详细的错误信息和相关代码,以便我能够更好地帮助你解决问题。
相关问题
ValueError: Unknown source: "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/". Allowed values: "github" | "local"
这个错误提示是因为在你的代码中使用了未知的源地址 "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/"。目前支持的源地址只有 "github" 和 "local" 两种。你需要检查你的代码中是否有使用该地址,并将它替换成可用的地址。如果你需要使用清华大学的镜像源,可以参考以下地址进行设置:
```
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
```
这样就可以使用清华大学的镜像源来下载包了。
写一份 与https://api.openai.com/v1/chat/completions 通讯的代码
下面是一个使用 Python 和 requests 库的示例代码,用于与 OpenAI 的 GPT-3 模型进行对话:
```python
import requests
# 在 OpenAI API 中创建一个新的引擎,获取 API 密钥
# 在这里使用 YOUR_API_KEY 替换为你自己的 API 密钥
url = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions"
headers = {"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {YOUR_API_KEY}"}
# 定义一个函数,用于向 OpenAI 发送请求并返回响应
def generate_text(prompt):
# 设置请求数据,prompt 是对话的起点
data = {
"prompt": prompt,
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.5,
"n": 1,
"stop": "\n"
}
# 发送 POST 请求
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
# 处理响应数据
if response.status_code == 200:
return response.json()['choices'][0]['text']
else:
raise ValueError("Failed to generate text from AI model.")
# 使用 generate_text 函数进行对话
while True:
prompt = input("You: ")
response = generate_text(prompt)
print("AI: " + response)
```
在这个示例代码中,我们使用了 OpenAI API 中的 `davinci-codex` 引擎,这是一个基于 GPT-3 的模型。我们定义了 `generate_text` 函数,该函数接受一个对话起点 prompt,然后向 OpenAI API 发送一个 POST 请求,请求的数据包括对话起点、生成的最大 token 数、温度等参数。在响应中,我们提取了模型生成的文本并返回给调用者。最后,我们使用 `while` 循环来不断与模型进行对话。