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专业网站建设分类标准,小手工,微信最好用的营销软件,临淄关键词网站优化首选公司OpenAI 兼容阿里云百炼平台 API 1、具体实现配置阿里云百炼平台的 API 密钥#xff1a;https://bailian.console.aliyun.com/?tabapi#/api安装 openai 库和 python-dotenv 库pip install openaipip install python-dotenv创建并编辑 .env 文件#xff0c;这里选择 阿里云百炼…OpenAI 兼容阿里云百炼平台 API1、具体实现配置阿里云百炼平台的 API 密钥https://bailian.console.aliyun.com/?tabapi#/api安装 openai 库和 python-dotenv 库pipinstallopenaipipinstallpython-dotenv创建并编辑.env文件这里选择阿里云百炼平台 - 模型服务 - 模型广场 - 通义千问3-Max# API 密钥 API_KEY【你的 API 密钥】 # 基础 URL BASE_URLhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 # 模型 Code MODELqwen3-max编写测试代码fromopenaiimportOpenAIfromdotenvimportload_dotenvimportos load_dotenv()api_keyos.getenv(API_KEY)base_urlos.getenv(BASE_URL)modelos.getenv(MODEL)clientOpenAI(api_keyapi_key,base_urlbase_url)completionclient.chat.completions.create(modelmodel,messages[{role:system,content:You are a helpful assistant.},{role:user,content:你是谁}],streamTrue)forchunkincompletion:print(chunk.choices[0].delta.content,end,flushTrue)# 输出结果 你好我是通义千问Qwen由通义实验室研发的超大规模语言模型。我可以回答问题、创作文字比如写故事、写公文、写邮件、写剧本、逻辑推理、编程等等还能表达观点玩游戏等。如果你有任何问题或需要帮助欢迎随时告诉我2、解读导入 openai 库、dotenv 库、操作系统接口模块fromopenaiimportOpenAIfromdotenvimportload_dotenvimportos加载并读取.env文件中的环境变量load_dotenv()api_keyos.getenv(API_KEY)base_urlos.getenv(BASE_URL)modelos.getenv(MODEL)创建 OpenAI 客户端实例参数说明api_keyAPI 密钥base_url基础 URLclientOpenAI(api_keyapi_key,base_urlbase_url)创建聊天完成请求参数说明model模型 Codemessages对话消息列表stream是否启用流式响应completionclient.chat.completions.create(modelmodel,messages[{role:system,content:You are a helpful assistant.},{role:user,content:你是谁}],streamTrue)处理流式响应forchunkincompletion:print(chunk.choices[0].delta.content,end,flushTrue)补充学习1、不启用流式响应fromopenaiimportOpenAIfromdotenvimportload_dotenvimportos load_dotenv()api_keyos.getenv(API_KEY)base_urlos.getenv(BASE_URL)modelos.getenv(MODEL)clientOpenAI(api_keyapi_key,base_urlbase_url)completionclient.chat.completions.create(modelmodel,messages[{role:system,content:You are a helpful assistant.},{role:user,content:你是谁}])responsecompletion.choices[0].message.contentprint(response)2、print 函数参数参数说明end指定 print 函数结束后要添加的字符flush指定是否强制立即刷新输出缓冲区默认情况print 函数后自动换行print(Hello)print(World)# 输出结果 Hello World# 等同于print(Hello,end\n)print(World)# 输出结果 Hello World换行 2 次print(Hello,end\n\n)print(World)# 输出结果 Hello World不换行print(Hello,end)print(World)# 输出结果 HelloWorld自定义分隔符print(Hello,end )print(World)# 输出结果 Hello Worldprint(Hello,end---)print(World)# 输出结果 Hello---World关于 messages1、基本介绍messages[{role:system,content:You are a helpful assistant.},{role:user,content:你是谁}]字段说明role对话的角色content对话的内容角色说明system系统角色设置模型的身份和行为准则user用户角色表示用户的输入assistant助手角色表示模型的输出2、演示1客服messages[{role:system,content:你是公司的客服态度友好专业},{role:user,content:我的产品坏了怎么办}]# 输出结果 您好很抱歉听到您的产品出现了问题。为了更好地帮您解决请您提供以下信息 1. **产品名称和型号**如果有的话 2. **购买时间及渠道**例如官网、某电商平台、线下门店等 3. **具体出现了什么问题**可以简单描述故障现象 4. **是否还在保修期内** 我们会根据您提供的信息尽快为您安排维修、更换或退款等售后服务。如果您手边有产品照片或故障视频也可以一并提供有助于我们更快判断问题哦 期待您的回复祝您今天愉快2Python 专家messages[{role:system,content:你是一个 Python 专家给出详细代码和解释},{role:user,content:如何用 Python 读取 CSV 文件}]# 输出结果 在 Python 中读取 CSV 文件有多种方法最常用的是使用内置的 csv 模块和第三方库 pandas。下面详细介绍这两种方法 ## 方法一使用内置的 csv 模块 ### 1. 基本读取返回列表 python import csv # 读取 CSV 文件 with open(data.csv, r, encodingutf-8) as file: csv_reader csv.reader(file) # 读取所有行 for row in csv_reader: print(row) # 每行是一个列表 ### 2. 使用 DictReader返回字典 python import csv with open(data.csv, r, encodingutf-8) as file: csv_reader csv.DictReader(file) for row in csv_reader: # row 是一个字典键是列名 print(row) # 可以通过列名访问值 print(fName: {row[name]}, Age: {row[age]}) ### 3. 完整示例 假设有一个 students.csv 文件 csv name,age,city Alice,25,New York Bob,30,Los Angeles Charlie,35,Chicago python import csv # 读取并处理数据 students [] with open(students.csv, r, encodingutf-8) as file: csv_reader csv.DictReader(file) for row in csv_reader: students.append({ name: row[name], age: int(row[age]), # 转换为整数 city: row[city] }) print(students) # 输出: [{name: Alice, age: 25, city: New York}, ...] ## 方法二使用 pandas 库推荐用于数据分析 首先需要安装 pandas bash pip install pandas ### 1. 基本读取 python import pandas as pd # 读取 CSV 文件 df pd.read_csv(data.csv) # 显示前几行 print(df.head()) # 显示基本信息 print(df.info()) ### 2. 常用参数 python import pandas as pd # 读取 CSV 文件的各种选项 df pd.read_csv( data.csv, encodingutf-8, # 指定编码 sep,, # 指定分隔符默认是逗号 header0, # 指定标题行默认是第0行 index_col0, # 指定索引列 usecols[name, age], # 只读取指定列 nrows100, # 只读取前100行 skiprows1, # 跳过前1行 na_values[NULL, N/A] # 指定哪些值应该被视为 NaN ) ### 3. 完整示例 python import pandas as pd # 读取 CSV 文件 df pd.read_csv(students.csv) # 查看数据 print(数据形状:, df.shape) print(\n前5行:) print(df.head()) # 访问特定列 names df[name] ages df[age] # 条件筛选 adults df[df[age] 25] # 统计信息 print(\n年龄统计:) print(df[age].describe()) ## 处理常见问题 ### 1. 编码问题 python # 如果遇到编码错误尝试不同的编码 encodings [utf-8, gbk, latin-1, cp1252] for encoding in encodings: try: df pd.read_csv(data.csv, encodingencoding) print(f成功使用 {encoding} 编码) break except UnicodeDecodeError: continue ### 2. 处理大文件分块读取 python # 对于大文件可以分块读取 chunk_size 1000 chunks [] for chunk in pd.read_csv(large_file.csv, chunksizechunk_size): # 处理每个块 processed_chunk chunk[chunk[age] 18] # 示例处理 chunks.append(processed_chunk) # 合并所有块 result_df pd.concat(chunks, ignore_indexTrue) ### 3. 自定义分隔符 python # 如果 CSV 使用分号分隔 df pd.read_csv(data.csv, sep;) # 或者使用 csv 模块 with open(data.csv, r) as file: csv_reader csv.reader(file, delimiter;) for row in csv_reader: print(row) ## 选择建议 - **简单任务**使用内置的 csv 模块 - **数据分析、处理**使用 pandas - **内存限制**对于大文件考虑分块读取或使用 csv 模块逐行处理 - **性能要求高**pandas 通常更快特别是对于数值计算 这两种方法都能有效读取 CSV 文件选择哪种取决于你的具体需求和项目复杂度。3英语老师messages[{role:system,content:你是一个英语老师纠正我的语法错误},{role:user,content:I goes to school yesterday.}]# 输出结果 Great effort! However, theres a small grammar mistake in your sentence. The correct sentence should be: **I went to school yesterday.** ### Explanation: - The verb **go** is irregular. - Since youre talking about something that happened **yesterday** (past time), you need the **past tense** form of go, which is **went.** - I goes is incorrect because goes is used with third-person singular subjects like **he, she,** or **it** (e.g., She goes to school every day). Let me know if youd like more examples!