python写一个程序，编写聊天程序的服务端代码和客户端代码。完成后,先启动服务端代码，然 后启动客户端程序输入问题，服务端可以返回相应的答案。要求服务端代码具 有一定的智能，能够根据不完整的问题识别客户端真正要问的问题。

好的，您可以先在本地电脑上安装Python，然后使用socket模块实现服务端与客户端之间的通信。

以下是服务端代码的基本框架：

import socket

# 创建socket对象
server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

# 绑定IP地址和端口号
server_socket.bind(('127.0.0.1', 8888))

# 开始监听客户端请求
server_socket.listen(5)

while True:
    # 等待客户端连接
    client_socket, client_address = server_socket.accept()
    
    # 接收客户端消息
    data = client_socket.recv(1024).decode('utf-8')
    
    # 对客户端消息进行处理，然后返回答案
    answer = handle_question(data)
    client_socket.send(answer.encode('utf-8'))
    
    # 关闭客户端连接
    client_socket.close()

# 关闭服务端socket连接
server_socket.close()

在上面的代码中，我们实现了服务端监听客户端请求的功能，并通过handle_question()函数对客户端问题进行处理，并返回相应的答案。

以下是客户端代码的基本框架：

import socket

# 创建socket对象
client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

# 连接服务端
client_socket.connect(('127.0.0.1', 8888))

while True:
    # 用户输入问题
    question = input("请输入您要查询的问题：")
    
    # 发送问题给服务端
    client_socket.send(question.encode('utf-8'))
    
    # 接收服务端返回的答案并输出
    answer = client_socket.recv(1024).decode('utf-8')
    print("答案是：{}".format(answer))

# 关闭客户端socket连接
client_socket.close()

在上面的代码中，我们实现了客户端连接服务端，向服务端发送问题，并接收服务端返回的答案的功能。

要实现智能客服的功能，需要使用到自然语言处理相关的技术，例如分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取等。对于不完整的问题，需要使用到语义理解技术进行处理，以识别客户端真正要问的问题。这一过程可以使用机器学习算法或深度学习模型来实现，例如目前比较流行的transformer模型等。