1.概述

最近，比較火熱的ChatGPT很受歡迎。今天，筆者為大家來介紹一下ChatGPT能做哪些事情。

2.內容

ChatGPT是一款由OpenAI開發(fā)的專門從事對話的AI聊天機器人。它的目標是讓AI系統(tǒng)更加自然的與之交互，但它也可以在我們編寫代碼的時候提供一些幫助。

2.1 使用ChatGPT來繪制線性回歸

如果你想繪制線性回歸，你可以簡單的告訴ChatGPT：使用 matplotlib 用 Python 繪制線性回歸

接下來，ChatGPT對話框內就會給你聽繪制線性回歸的步驟和實現(xiàn)代碼，如下如所示：

 我們使用這段代碼，來執(zhí)行看看最終的結果，代碼如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 準備數(shù)據(jù)
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1, 2, 1.5, 3, 2.5])

# 繪制散點圖
plt.scatter(x, y)

# 計算線性回歸模型
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)

# 繪制線性回歸直線
plt.plot(x, slope * x + intercept, color='r')

# 添加 x 軸、y 軸和圖標題
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Linear Regression')

# 顯示圖像
plt.show()

執(zhí)行結果如下所示：

 這里需要注意是，如果執(zhí)行代碼出現(xiàn)如下錯誤：

Non-ASCII character '\xe5'

可以在代碼開頭里面添加如下代碼：

# -*- coding: UTF-8 -*-

這個任務是比較簡單的，接下來我們來提升一下難度。

2.2 使用Python給微信發(fā)信息

然后，我們在ChatGPT對話框中輸入：使用Python給微信發(fā)信息

ChatGPT給出解決方案如下圖所示：

 2.3 使用Python發(fā)送電子郵件

我們使用搜索引擎尋找相關發(fā)送郵件的代碼片段，搜索出來的結果可能會有很多代碼片段展示如何使用Python發(fā)送電子郵件。我們可以使用ChatGPT來更具體一些，比如我們輸入：從“email_1”發(fā)送一封電子郵件到“email_2”，主題為“ChatGPT 發(fā)送的電子郵件”，內容為“ChatGPT Test Email！” 使用 Python

然后，ChatGPT給出的解決方案如下圖所示：

 實現(xiàn)代碼如下所示：

import smtplib

# 創(chuàng)建 SMTP 客戶端對象
smtp_client = smtplib.SMTP('smtp.example.com')

# 連接到郵件服務器
smtp_client.login('email_1', 'password')

# 發(fā)送電子郵件
smtp_client.sendmail(
    'email_1',
    'email_2',
    'Subject: ChatGPT Send Email\n\nChatGPT Test Email!'
)

# 關閉客戶端
smtp_client.quit()

2.4 使用Python開發(fā)一個爬蟲程序

使用ChatGPT最有難度的應該就是抓取網(wǎng)站信息，因為網(wǎng)站具有不同的HTML，因此抓取網(wǎng)站的步驟因站點而異。這里我們抓取Scrape上的商品名稱和價格，在ChatGPT輸入關鍵字：Python抓取https://books.toscrape.com/商品名稱和價格

ChatGPT給出的解決方案如下所示：

 實現(xiàn)代碼如下所示：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 發(fā)送 HTTP 請求并獲取網(wǎng)頁內容
response = requests.get('https://books.toscrape.com/')
html = response.text

# 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 提取商品名稱和價格信息
items = soup.find_all('h3')
prices = soup.find_all('p', class_='price_color')

# 遍歷商品信息，打印商品名稱和價格
for item, price in zip(items, prices):
    print(item.text, price.text)

執(zhí)行上述Python代碼，抓取結果如下所示：

 無需編寫代碼，即可通過ChatGPT生成來獲取數(shù)據(jù)。

3.總結

ChatGPT是基于GPT-3模型的衍生品，因為這一點ChatGPT也被稱為GPT-3.5。ChatGPT背后的訓練除了常規(guī)的萬億級語料支持之前，還依賴了更為強大的算力。這也使得ChatGPT可以在不斷積累數(shù)據(jù)的同時，通過不斷的強化訓練，讓自己變得更加智能。另外，ChatGPT和其他搜索引擎就相同的問題進行檢索，通過對比發(fā)現(xiàn)ChatGPT往往可以給出用戶最想要的答案，并且呈現(xiàn)的方式也非常的直接，如ChatGPT可以根據(jù)用戶編程的需求直接生成代碼，同時也可以幫助用戶檢索已有代碼存在的錯誤。而面對同樣的問題其他搜索引擎卻只能給用戶提供一堆網(wǎng)頁鏈接，需要用戶花費更多的時間來篩選出自己想要的答案。從時間成本和效率上ChatGPT無疑比現(xiàn)有的一些搜索引擎更有優(yōu)勢。

到此這篇關于使用ChatGPT來自動化Python任務的文章就介紹到這了,更多相關使用ChatGPT來自動化Python任務內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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