使用Flask框架重写下面程序，然后把代码优化一下，能处理各种异常。import openai openai.api_key = "YOUR_API_KEY" prompt = "如何做像肯德基一样的炸鸡？" response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1, stop=None, temperature=0.5 ) print(response["choices"][0]["text"])

使用Flask框架重写程序如下：

from flask import Flask, jsonify
import openai

app = Flask(__name__)
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

@app.route('/')
def generate_text():
    prompt = "如何做像肯德基一样的炸鸡？"
    try:
        response = openai.Completion.create(
            engine="text-davinci-002",
            prompt=prompt,
            max_tokens=1024,
            n=1,
            stop=None,
            temperature=0.5
        )
        return jsonify(response["choices"][0]["text"])
    except openai.exceptions.OpenAiError as e:
        return jsonify(error=str(e))
    except Exception as e:
        return jsonify(error=str(e))

上述代码中使用了Flask框架重写了原程序，并且在调用OpenAI API时加入了异常处理，如果发生异常就会返回json格式的错误信息。

相关问题

from flask import Flask app=Flask(__name__) app.debug = True app.secret_key='super secret key' app.config['SESSION_TYPE']='filesystem' 代码解释

这段代码使用Flask框架创建了一个名为`app`的应用对象，并进行了一些配置。

1. `from flask import Flask`：导入Flask类。

2. `app = Flask(__name__)`：创建一个Flask应用对象，`__name__`表示当前模块的名称，作为Flask应用的唯一标识。

3. `app.debug = True`：设置应用的调试模式为True，这样在开发过程中可以获得详细的错误信息和调试信息。

4. `app.secret_key = 'super secret key'`：设置应用的秘钥，用于加密会话数据和其他安全相关的操作。

5. `app.config['SESSION_TYPE'] = 'filesystem'`：配置应用的会话类型为文件系统存储，即将会话数据存储在服务器的文件系统中。

通过以上配置，创建的Flask应用对象可以支持调试模式、设置秘钥以及使用文件系统存储会话数据。这是一个简单的Flask应用的基本配置。后续可以根据需求添加路由、视图函数以及其他功能来完善应用。

class XFaiuiAPI: def __init__(self, app_id, api_key): self.app_id = app_id self.api_key = api_key self.url = "http://openapi.xfyun.cn/v2/aiui" self.headers = { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8", "X-Appid": self.app_id, "X-CurTime": "", "X-Param": "", "X-CheckSum": "" }该代码能否用于以下代码from flask import Flask, request, jsonify from iflytek import IflytekNLP # 讯飞自然语言处理 API 的封装类 import pandas as pd app = Flask(__name__)

是的，可以使用。您可以将讯飞自然语言处理 API 的封装类代码放入一个名为 `iflytek.py` 的文件中，然后在 Flask 应用中导入这个类，从而实现调用讯飞自然语言处理 API 的功能。以下是一个示例代码，您可以参考一下：

from flask import Flask, request, jsonify
from iflytek import XFaiuiAPI # 讯飞自然语言处理 API 的封装类
import pandas as pd

app = Flask(__name__)

xf_api = XFaiuiAPI("ff76d8e5", "ca01f7ff60c1a357eeca23564b5539b3") # 创建讯飞自然语言处理 API 的封装类实例

@app.route('/text_understand', methods=['POST'])
def text_understand():
    text = request.json["text"] # 获取文本
    res = xf_api.text_understand(text) # 调用文本理解方法
    return jsonify({"result": res})

@app.route('/voice_recognize', methods=['POST'])
def voice_recognize():
    audio_data = request.files["audio"].read() # 获取录音文件数据
    res = xf_api.voice_recognize(audio_data) # 调用语音识别方法
    return jsonify({"result": res})

@app.route('/voice_synthesize', methods=['POST'])
def voice_synthesize():
    text = request.json["text"] # 获取文本
    res = xf_api.voice_synthesize(text) # 调用语音合成方法
    return jsonify({"result": res})

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

在这个示例代码中，我们在 Flask 应用中定义了三个路由，分别对应于文本理解、语音识别和语音合成三个功能。在每个路由中，我们都调用了讯飞自然语言处理 API 的封装类中相应的方法，并将结果以 JSON 格式返回给客户端。当然，这个示例代码中的 `iflytek.py` 文件需要您自己实现。