labteral/chatgpt-python: Unofficial Python SDK for OpenAI’s ChatGPT(chatgpt github python)

ChatGPT账号购买平台发布时间：2024-03-14 浏览量：5

使用ChatGPT进行数据分析的Python插件noteab的GitHub仓库

ChatGPT是一个能够进行自然语言对话的模型，开发者可以通过Python插件noteab将其集成到数据分析项目中。noteab的GitHub仓库提供了ChatGPT的安装和使用指南，和示例代码和教程。

1. 介绍

ChatGPT是由OpenAI开发的一个自然语言处理模型，可以用于进行自动化对话和数据分析。借助noteab这个Python插件，开发者可以将ChatGPT集成到自己的数据分析项目中，使用自然语言与模型进行交互，进行代码分析和数据处理。

2. 安装和配置

要安装noteab插件，首先需要确保Python版本最少为Python3.9。可使用以下命令安装noteab插件的依赖项：

python -m pip install –upgrade requirements.txt

安装完成后，可以在浏览器中记录项目ID，并将其粘贴到ChatGPT对话框中，从而实现与GitHub上的项目代码的同步。确保将项目中的依赖包都安装好，并在代码中适当引入。

3. 使用方法

在Python项目中使用noteab库，可使用ChatGPT进行数据分析任务。可以导入noteab库并调用相关函数，同时使用noteab库提供的API，可以向ChatGPT发送对话和指令，并取得代码分析和数据分析的结果。

示例代码：

import noteab

# 创建一个ChatGPT实例
chatgpt = noteab.ChatGPT()

# 发送对话和指令
response = chatgpt.send_message("分析这段代码")
print(response.message)

# 获得分析结果
analysis = noteab.get_analysis(response.analysis_id)
print(analysis.result)

4. 注意事项

使用noteab进行数据分析时，需要确保项目中的依赖包已安装，并且在代码中进行适当的引入。同时需要注意区别版本的noteab可能会有一些差异，建议根据项目需求选择适合的版本。

5. GitHub仓库和资源链接

以下是noteab的GitHub仓库和其他相关资源链接：

noteab的GitHub仓库：https://github.com/noteab/noteab
ChatGPT Chrome插件：https://github.com/noteab/noteab-chrome
ChatGPT教程和示例代码：https://github.com/noteab/noteab-examples

通过以上大纲，你可以了解到怎样使用ChatGPT进行数据分析，包括安装和配置noteab插件，和使用示例代码进行对话和代码分析。GitHub仓库提供了更详细的安装和使用说明，可以进一步参考和学习。同时，还可以了解到与ChatGPT相关的其他资源和库，以便在数据分析项目中更好地利用ChatGPT的能力。

chatgpt github python的进一步展开说明

Introduction

ChatGPT is a powerful language model developed by OpenAI that enables developers to integrate conversational AI capabilities into their Python projects. In this article, we will explore the ChatGPT Python SDK, which provides an easy way to incorporate ChatGPT into Python applications. We will discuss how to install the SDK, configure it, and utilize its functionalities through the command-line interface (CLI) and the software development kit (SDK).

Installation

To get started with the ChatGPT Python SDK, you need to install it using pip:

pip install -U chatgpt

This command will install or update the ChatGPT library in your Python environment.

Configuration

After installing the SDK, you need to configure it with your credentials. Create a file named config.json in your working directory with the following structure:

{
  "email": "[email protected]",
  "password": "xxx"
}

If you need to use a proxy, you can include the proxy information in the configuration file:

{
  "email": "[email protected]",
  "password": "xxx",
  "proxy": "socks5://user:pass@host:port"
}

The configuration file also supports additional parameters:

{
  "email": "[email protected]",
  "password": "xxx",
  "timeout": 300,
  "cache_file_path": "/path/filename",
  "access_token_seconds_to_expire": 1800
}

If you prefer to set the default configuration folder for ChatGPT, you can use the CHATGPT_HOME environment variable:

export CHATGPT_HOME="/home/$USER/.config/chatgpt"

Usage: Command-line Interface (CLI)

The ChatGPT Python SDK provides a command-line interface (CLI) for convenient usage. You can launch the CLI using either of the following commands:

chatgpt

python -m chatgpt

Once you are in the CLI, you can use the following commands:

reset: This command allows you to forget the context of the current conversation.
clear: Use this command to clear the terminal.
exit: This command will exit the CLI.

Usage: Software Development Kit (SDK)

The ChatGPT Python SDK also provides a software development kit (SDK) for more programmatic control of the ChatGPT model. Here is an example snippet that demonstrates how to use the SDK:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf⑻ -*-

import sys
from chatgpt import Conversation

conversation = Conversation()

# Stream the message as it arrives.
for chunk in conversation.stream("We are going to start a conversation. I will speak English and you will speak Portuguese."):
  print(chunk, end="")
  sys.stdout.flush()

# Wait until the message is fully received.
print(conversation.chat("What's the color of the sky?"))

# The AI will forget it was speaking Portuguese
conversation.reset()

print(conversation.chat("What's the color of the sun?"))

In this example, we create a conversation instance and use the stream method to receive message chunks in real-time. We then pass the complete received message to the chat method to obtain a response from the AI model. The reset method is used to clear the conversation context and start a new one.

Note that using the stream method is recommended instead of the chat method for more efficient handling of large conversations.

Exception Handling

The ChatGPT Python SDK includes exception handling to address potential errors. You can catch and handle these exceptions using the following code snippet:

from chatgpt import ChatgptError, ChatgptErrorCodes

try:
  for chunk in conversation.stream("Hello, world!"):
    print(chunk, end="")
    sys.stdout.flush()
except ChatgptError as chatgpt_error:
  message = chatgpt_error.message
  code = chatgpt_error.code
  if code == ChatgptErrorCodes.INVALID_ACCESS_TOKEN:
    print("Invalid token")

In this example, we catch the ChatgptError exception and handle it accordingly based on the error code. The ChatgptErrorCodes.INVALID_ACCESS_TOKEN code indicates an invalid access token error.

Conclusion

The ChatGPT Python SDK provides developers with a convenient way to integrate ChatGPT into their Python projects. By following the installation, configuration, and usage guidelines outlined in this article, developers can start building intelligent and interactive conversational AI applications. With the powerful capabilities of ChatGPT, the possibilities for creating engaging and dynamic conversations are endless.

chatgpt github python的常见问答Q&A

问题1：ChatGPT是甚么？

答案：ChatGPT是一个基于人工智能的自然语言处理模型，由OpenAI推出。它能够理解自然语言和生成联贯的回答，可用于多种语言任务，如对话生成、文本摘要、语义理解等。

ChatGPT使用人工智能技术，具有理解和生成文本的能力。
ChatGPT可以利用于对话生成、文本摘要、语义理解等多种自然语言任务。
ChatGPT基于大范围数据集进行训练，具有较强的语言理解和生成能力。

问题2：使用ChatGPT进行数据分析的插件noteab的相关内容是甚么？

答案：插件noteab是一个用于履行Python代码进行数据分析的ChatGPT插件，可以帮助用户通过ChatGPT进行数据处理和分析。

插件noteab提供了一些数据分析指令，用户可使用这些指令来履行Python代码。
通过插件noteab，用户可以在ChatGPT的页面中使用数据分析指令来履行代码，进行数据分析和处理。
使用插件noteab，用户可以通过浏览器窗口记录项目ID，并在ChatGPT对话框中复制项目ID，以便使用数据分析指令。

问题3：ChatGPT Python SDK是甚么？

答案：ChatGPT Python SDK是一个用于将ChatGPT集成到Python项目中的库，由中科院开发并开源。它提供了一系列函数和方法，使开发者能够方便地调用和使用ChatGPT。

ChatGPT Python SDK是中科院开发的一个库，用于将ChatGPT集成到Python项目中。
通过ChatGPT Python SDK，开发者可以轻松地调用ChatGPT的函数和方法，实现对话生成、文本摘要等功能。
ChatGPT Python SDK的安装和使用非常简单，开发者只需依照文档中的说明进行操作便可。

问题4：ChatGPT的开源项目有哪几种？

答案：ChatGPT的开源项目有以下几个：

chatgpt-python：一个非官方的用于调用OpenAI ChatGPT的Python SDK。
terry3041/pyChatGPT：一个非官方的ChatGPT API的Python封装。
rawandahmad698/PyChatGPT：一个非官方的ChatGPT的Python客户端。
amrrs/chatgpt-api-python：一个使用OpenAI Library和Completions Endpoint来调用ChatGPT API的Python代码。
Sxvxgee/UnlimitedGPT：一个使用ChatGPT网站作为OpenAI付费API的替换API的Python库。

问题5：怎么安装和使用ChatGPT开源项目中的chatgpt-python SDK？

答案：安装和使用chatgpt-python SDK可以依照以下步骤进行：

使用Python包管理工具（如pip）安装chatgpt-python SDK：

python -m pip install chatgpt-python

在Python项目中导入chatgpt-python SDK：

import chatgpt

创建ChatGPT实例：

gpt = chatgpt.ChatGPT()

调用ChatGPT的方法来生成对话：

response = gpt.generate_response("Hello")

问题6：ChatGPT-API-Python是做甚么的？

答案：ChatGPT-API-Python是一个用于构建聊天机器人的ChatGPT API的Python包。它可以帮助开发者使用OpenAI的ChatGPT API来构建自己的聊天机器人利用。

ChatGPT-API-Python提供了一系列用于调用ChatGPT API的Python代码和函数。
开发者可使用ChatGPT-API-Python来发送消息、获得回复、管理对话状态等。
ChatGPT-API-Python支持与ChatGPT的实时对话，并提供了一些方便的工具和功能。

问题7：有哪几种优秀的ChatGPT资源可以参考？

答案：以下是一些优秀的ChatGPT资源：

A curated list of awesome ChatGPT resources：一个精选的ChatGPT资源列表，包括库、SDK、API等。
chatgpt-python：一个非官方的用于调用OpenAI ChatGPT的Python SDK。
terry3041/pyChatGPT：一个非官方的ChatGPT API的Python封装。
rawandahmad698/PyChatGPT：一个非官方的ChatGPT的Python客户端。
amrrs/chatgpt-api-python：一个使用OpenAI Library和Completions Endpoint来调用ChatGPT API的Python代码。
Sxvxgee/UnlimitedGPT：一个使用ChatGPT网站作为OpenAI付费API的替换API的Python库。