Python使用ChatGPT的主要方法_python调用chatgpt

ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）技术的大型语言模型，由OpenAI开发。它使用深度学习算法来生成人类类似的文本，可以用于多种任务，如对话生成、文本摘要、机器翻译等。ChatGPT是目前为止最强大的自然语言生成模型之一，其预训练模型包含数十亿个参数，并且可以在多个语言和领域中进行微调，以提高其准确性和适用性。通过使用ChatGPT，用户可以生成高质量的文本，从而实现更自然的对话和更高效的自动化文本处理。已经被广泛应用于各种场景，包括智能客服、聊天机器人、自动文本摘要、自然语言生成等领域。同时，许多公司和开发者也开始使用ChatGPT来解决自然语言处理问题，目前通过python使用ChatGPT的方法主要有3种：
1、第一种是使用 selenium和爬虫加强版代理IP，它可以让程序通过无头浏览器的方式与 ChatGPT 进行交互，具体参考前面的资料
2、使用终端代码访问:

# 导入requests库
import requests

# 定义请求的url和参数
url = 'https://api.openai.com/v1/completions'
params = {'prompt': 'tell me about wine',
          'model': 'text-davinci-003',
          'temperature': 0.5,
          'max_tokens': 4000}

# 定义请求的头部，包含认证信息
headers = {'Content-Type': 'application/json',
           'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}

# 发送post请求，并获取响应
response = requests.post(url, params=params, headers=headers)

# 判断响应状态码是否为200，如果是，打印响应内容，否则，打印错误信息
if response.ok:
    # ChatGPT会根据每次请求提供不同的响应
    print(response.json())
else:
    print(f'请求失败，状态码为{response.status_code}')
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3、使用官方的 ChatGPT API

# 导入os和requests库
import os
import requests

# 从环境变量中获取api密钥
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 定义请求的url和参数
url = "https://api.openai.com/v1/completions"
params = {
    "model": "text-davinci-003",
    "prompt": "What is the most popular programming language?",
    "max_tokens": 100,
    "temperature": 0.5
}

# 定义请求的头部，包含认证信息
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"
}

# 发送post请求，并获取响应
response = requests.post(url, params=params, headers=headers)

# 判断响应状态码是否为200，如果是，打印响应内容，否则，打印错误信息
if response.ok:
    # ChatGPT会根据每次请求提供不同的响应
    response_text = response.json()["choices"][0]["text"]
    print(response_text)
    # The most popular programming language is currently JavaScript, followed by Python, Java, C/C++, and C#
else:
    print(f"请求失败，状态码为{response.status_code}")
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