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情人节已经过了但是情人节和我们程序员有什么关系,没对象自己new一个不就完了。
话不多说直接上成品。
实现机器人的方式很多,可以深度学习训练机器人使其能与我们进行交流,但是请记住,所拥有的数据越多,机器学习的效果越好。所有自行创建的机器人普遍比较智障,所有这里我推荐的使用网络上的机器人接口(当然也不是特别聪明)进行,而且方便简单。
那么接下来就开始正题吧!
这个不必多废话吧,要进行请求接口,网页就必须要用到的一个库,安装也是十分的简单,pip insatll requests 。这里我用了flask框架,本来没打算做这个网页的突发奇想后加入,想着做个聊天框进行对话会不会更生动于是就做了这个,pip install flask(conda install flask)。
这里我们需要注意一点,那就是推荐创建文件时选好Flask框架,我这就是没有创建Flask框架所以css文件有点问题(虽然不严重),我也不是很清楚但是问题出在了哪,所以推荐创建框架进行编程。
然后将图片和css文件这些静态资源都放在static文件底下。
import requests
from flask import Flask, request, send_from_directory
app = Flask(__name__, static_folder='../static')
@app.route('/tryChat', methods=['GET', 'POST'])
def tryChat():
a = request.form.get('mydata') # 获取ajax中mydata的内容,也就是你输入的内容
word = str(a)
Chatword = smallchatbot(word) # 将你输入的内容交给smallchatbot方法让接口返回回答
return Chatword
def smallchatbot(msg):
url = f'http://api.qingyunke.com/api.php?key=free&appid=0&msg={msg}' # 请求地址
html = requests.get(url)
content = html.json()["content"]
con = str(content)
c = con.replace('{br}', "\n") # 对其返回的{br}进行转换转换为换行
return c
@app.route('/')
def search():
return send_from_directory('', 'ChatBot1.html')
if __name__ == '__main__':
app.run()
<body>
<div class="guide">
<div class="chat" >
<div class="title">孤寡安慰机器人</div>
<ul class="text" id="msg_box">
<li class="t1">
<img src="static/pika2.gif">
<div class="txt">不开心要记得和我说哦!</div>
</li>
</ul>
<div class="cont">
<input type="text" placeholder="在这里输入文字" class="inp" id="inp_msg"/>
<input type="button" value="发送" οnclick="sendmsg()" class="send">
</div>
</div>
</div>
</body>
$.ajax({
type:"POST", # 传回数据用POST
url: "/tryChat", # 请求到该地址
data:{'mydata':msg}, # 上面说的mydata
dataType:"text",
success:function(data){
var content = data # 由于python部分已经对接口返回的数据进行优化所有这里可以直接用
alert(content)
},
});
详细代码和css文件太过于繁杂,这里就不一一展示,有需要的可以私信我获取或者关注我公众号Aasee
回复99
即可。
本来当初用这个接口时准备直接纯html加js完成的,但是遇到了跨域问题(虽然官方文档有提示但是我就是想试试),用nignx进行反向代理了(正确使用!)但是不知道是什么原因没成功,查了很久,发现有人说是电脑问题,换了台电脑就行,我也没去尝试故改用flask框架进行。
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