访问下面页面，登录 账号后，创建一个 api keys。
# api keys 创建页面
https://platform.openai.com/account/api-keys
接下来很简单了，安装 官方的 SDK，这里需要注意的是得安装最新版本 ，官方推荐的是 0.27.0 版本。
pip install openai==0.27.0
直接上请求代码：
import openai
import json
# 目前需要设置代理才可以访问 api
os.environ["HTTP_PROXY"] = "自己的代理地址"
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "自己的代理地址"
def get_api_key():
# 可以自己根据自己实际情况实现
# 以我为例子，我是存在一个 openai_key 文件里，json 格式
'''
{"api": "你的 api keys"}
'''
openai_key_file = '../envs/openai_key'
with open(openai_key_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
openai_key = json.loads(f.read())
return openai_key['api']
openai.api_key = get_api_key()
q = "用python实现：提示手动输入3个不同的3位数区间，输入结束后计算这3个区间的交集，并输出结果区间"
rsp = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "一个有10年Python开发经验的资深算法工程师"},
{"role": "user", "content": q}
]
)
代码解析：
程序运行返回内容，从响应回复内容我们可以看到，回复内容是一个 json 字符串，
我们可以通过以下方法直接获取相关信息：
rsp.get("choices")[0]["message"]["content"]
rsp.get("choices")[0]["message"]["role"]
rsp.get("usage")["total_tokens"]
其他信息也可以通过类似方法获取。
实现多轮对话
如何实现多轮对话？
gpt-3.5-turbo 模型调用方法 .. 里传入的 是一个列表，列表里每个元素是字典，包含了角色和内容，我们只需将每轮对话都存储起来，然后每次提问都带上之前的问题和回答即可。
实现代码
import openai
import json
import os
os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890"
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890"
# 获取 api
def get_api_key():
# 可以自己根据自己实际情况实现
# 以我为例子，我是存在一个 openai_key 文件里，json 格式
'''
{"api": "你的 api keys"}
'''
openai_key_file = '../envs/openai_key'
with open(openai_key_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
openai_key = json.loads(f.read())
return openai_key['api']
openai.api_key = get_api_key()
class ChatGPT:
def __init__(self, user):
self.user = user
self.messages = [{"role": "system", "content": "一个有10年Python开发经验的资深算法工程师"}]
self.filename="./user_messages.json"
def ask_gpt(self):
# q = "用python实现：提示手动输入3个不同的3位数区间，输入结束后计算这3个区间的交集，并输出结果区间"
rsp = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=self.messages
)
return rsp.get("choices")[0]["message"]["content"]
def writeTojson(self):
try:
# 判断文件是否存在
if not os.path.exists(self.filename):
with open(self.filename, "w") as f:
# 创建文件
pass
# 读取
with open(self.filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
msgs = json.loads(content) if len(content) > 0 else {}
# 追加
msgs.update({self.user : self.messages})
# 写入
with open(self.filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(msgs, f)
except Exception as e:
print(f"错误代码：{e}")
def main():
user = input("请输入用户名称: ")
chat = ChatGPT(user)
# 循环
while 1:
# 限制对话次数
if len(chat.messages) >= 11:
print("******************************")
print("*********强制重置对话**********")
print("******************************")
# 写入之前信息
chat.writeTojson()
user = input("请输入用户名称: ")
chat = ChatGPT(user)
# 提问
q = input(f"【{chat.user}】")
# 逻辑判断
if q == "0":
print("*********退出程序**********")
# 写入之前信息
chat.writeTojson()
break
elif q == "1":
print("**************************")
print("*********重置对话**********")
print("**************************")
# 写入之前信息
chat.writeTojson()
user = input("请输入用户名称: ")
chat = ChatGPT(user)
continue
# 提问-回答-记录
chat.messages.append({"role": "user", "content": q})
answer = chat.ask_gpt()
print(f"【ChatGPT】{answer}")
chat.messages.append({"role": "assistant", "content": answer})
if __name__ == '__main__':
main()
代码解析：
main函数，程序入口函数，用户输入用户名后进入与 的循环对话中，输入 0 退出程序，输入 1 重置用户，退出和重置都会将当前用户之前访问数据记录搭配 json 文件中。
由于 gpt-3.5-turbo 单次请求最大 token 数为：4096，所以代码里限制了下对话次数。
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