实现一个基于python的专家系统

实现一个基于Python的专家系统，可以使用PyKE或者PyCLIPS这两个库。

1. PyKE是Python Knowledge Engine的缩写，是一种专门用于知识表示和推理的Python库，可以用于创建基于规则的专家系统。在使用PyKE时，需要先定义一个规则库，然后将规则库和事实库加载到PyKE引擎中，最后通过规则库和事实库进行推理。

2. PyCLIPS是一个基于CLIPS规则引擎的Python库，也可以用于创建基于规则的专家系统。在使用PyCLIPS时，需要先定义一个规则库，然后将规则库和事实库加载到PyCLIPS引擎中，最后通过规则库和事实库进行推理。

以下是一个基于PyKE的简单示例：

from pyke import knowledge_engine

engine = knowledge_engine.engine(__file__)

# Define the knowledge base rules
engine.defrule(
    'rule1',
    'test',
    age=int,
    gender='str',
    sal='int',
    status='str')
def rule1(engine, age, gender, sal, status):
    if age < 30 and gender == 'male' and sal >= 20000 and status == 'married':
        print('Eligible for loan')
    else:
        print('Not eligible for loan')

# Load the knowledge base rules and facts
engine.execute('load test.krb')
engine.assert_('test', 'age', 28)
engine.assert_('test', 'gender', 'male')
engine.assert_('test', 'sal', 25000)
engine.assert_('test', 'status', 'married')

# Run the inference engine
engine.run()

# Unload the knowledge base rules and facts
engine.reset()

此示例中，我们定义了一个规则库，包含一个名为rule1的规则。我们使用assert_方法将规则库中的事实（age，gender，sal和status）插入到PyKE引擎中，然后使用run方法运行推理。在运行时，引擎会根据规则库和事实库执行规则，并输出结果。

注意，这只是一个简单的示例，并且专家系统的实现通常需要更复杂的规则和逻辑。