chatgpt真是极大提高了开发的效率，现在完全离不开了，只要提出你要的需求，很快就生成你想要的代码，几乎不用修改。
比如提出“设你是python开发工程师，通过chapgpt的api实现在一个页面里输入内容并返回结果”，立即如下生成了代码：
import openai# OpenAI API 需要一个密钥openai.api_key = 'your-api-key'response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": input_content}])# 输出模型的回复print(response['choices'][0]['message']['content'])
有基本的注释，并给出了对代码的解释：
这个代码将打开一个与ChatGPT的会话，并将
input_content作为输入。模型的回复可以在响应的'choices'字段中找到。需要注意的是，你需要将
'your-api-key'替换为你自己的OpenAI API密钥。你可以在OpenAI的网站上创建一个新的API密钥。
实际上我需要的是一个web页面，能够输入提问，并在页面上返回内容，上面的代码时不满足的。于是接着提问“需要利用flask，有一个专门输入内容和返回内容的对话页面”，立即就把python部分和html的代码都输出了。
from flask import Flask, request, render_templateimport openaiapp = Flask(__name__)# OpenAI API 需要一个密钥openai.api_key = 'your-api-key'@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])def chat():if request.method == 'GET':return render_template('chat.html')if request.method == 'POST':user_input = request.form['user_input']response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": user_input}])gpt_response = response['choices'][0]['message']['content']return render_template('chat.html', user_input=user_input, gpt_response=gpt_response)if __name__ == "__main__":app.run(port=5000, debug=True)
<!DOCTYPE html><html><head><title>Chat with GPT</title></head><body><h1>Chat with GPT</h1><form method="POST"><label for="user_input">You:</label><br><input type="text" id="user_input" name="user_input" required><input type="submit" value="Submit"></form>{% if user_input %}<p><strong>You:</strong> {{ user_input }}</p>{% endif %}{% if gpt_response %}<p><strong>GPT:</strong> {{ gpt_response }}</p>{% endif %}</body></html>
代码里只需输入chatgpt的apikey就能运行起来了。
页面其实挺丑的，其实可以进一步对页面美好提出要求，chatgpt也可以根据你的要求不断修正。
