利用python制作一个聊天机器人

本文介绍了一种基于TCP协议的简易聊天程序实现方法,通过Python语言在服务端和客户端之间建立通信,服务端具备基本的消息解析和响应能力。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

该程序基于TCP服务,首先上一下成果图

先是利用手机和服务端聊天(手机端用的是QPython3运行的python代码):

         

 

当然也可以在电脑上运行:

代码如下:

首先是服务端的代码:

import socket
import time
#socket.AF_INET:网络通讯 ,SOCK_STREAM:基于TCP协议
connect = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
connect.bind(('127.0.0.1',8000))
connect.listen(5)
while True:
    conn,addr = connect.accept()
    while True:
        try:
            #1024是对方发来消息的字节数的限制
            msg = conn.recv(1024)
            a = msg.decode('utf-8')
            print('对方发来的消息是:',msg.decode('utf-8'))
            for i in range(0, len(list(a))):
                if a[i] == '你' and a[i + 1] == '好':
                    send = '你好,我是智能机器人,请问有什么可以帮您的?'
                    break
                elif a[i] == '帮' and a[i + 1] == '我':
                    send = '滚你丫的,自己去!'
                    break
                elif a[i] == '帅':
                    send = '我觉得我的主人是世界上最帅的人'
                    break
                elif a[i] == '主' and a[i+1] == '人':
                    send = '您是我的主人'
                    break
                elif a[i] == '哈':
                    send = '你有啥开心的事情?说出来听听'
                    break
                elif a[i] == '你' and a[i + 1] == '是' and a[-1] == '谁':
                    send = '我是智能机器人'
                    break
                elif a[i] == '哭' :
                    send = '别哭'
                    break
                elif a[i] == '帮' and a[i + 1] == '我':
                    send = '我才不帮你呢,除非给我钱'
                    break
                elif a[i] == '钱':
                    send = '钱是万恶之源,要远离'
                    break
                elif a[i] == '笑' and a[i + 1] == '话':
                    send = '从前有棵树,一直老母猪撞死在树上了.....哈哈哈'
                    break
            else:
                send ='对不起,没理解您的意思,我还需要学习'
            time.sleep(1)
            conn.send(send.encode('utf-8'))

        except Exception:
            break
    conn.close()
connect.close()

其次是客户端的代码:

import socket
connect = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
connect.connect(('127.0.0.1',8000))
while True:
    msg = input('\033[0;32m' + '请输入要发送给服务端的话:' + '\033[0m')
    #防止输入为空
    if not msg :continue
    #.encode('utf-8')是将str类型的数据转换成二进制
    connect.send(msg.encode('utf-8'))
    data = connect.recv(1024)
    print(' \033[1;34m' + '收到服务端消息: ' + '\033[0m',data.decode('utf-8'))

  可以看到,这就是最简单的基于TCP通信的代码,只是在服务端中加了一个判断功能,然后回复相应的内容。

  如果想利用手机和电脑端进行通信,需要在同一个WIFI热点下,同时注意要将IP改为电脑和手机当前同时连接热点的IP,同时还要注意在同时连接校园网的情况下不可以。

### 使用 Gradio 构建聊天机器人的示例教程 #### 定义聊天功能 为了创建一个基于 Gradio 的聊天机器人,首先需要定义聊天的功能逻辑。这通常涉及到接收用户的输入并返回相应的回复。可以利用 Python 函数来实现这一过程[^1]。 ```python def chat_response(message, history): # 这里可以根据 message 和 history 来决定响应的内容 response = "这是对您消息的一个回应" return response ``` #### 示例:回答“是”或“否”的聊天机器人 下面是一个简单的例子,展示了如何建立仅能给出肯定或否定答复的对话系统: ```python import gradio as gr def simple_chatbot(user_input): positive_keywords = ["好", "同意"] negative_keywords = ["不好", "不同意"] if any(word in user_input for word in positive_keywords): return '是' elif any(word in user_input for word in negative_keywords): return '否' else: return '我不明白你说的意思' iface = gr.Interface(fn=simple_chatbot, inputs="text", outputs="text") iface.launch() ``` 此代码片段实现了基本的文字匹配机制,并通过 `gr.Interface` 将其封装成易于使用的界面。 #### 另一个使用用户输入和历史记录的示例 更复杂的场景可能还需要考虑之前的交互情况。因此,在设计函数时应接受额外的历史参数作为输入之一: ```python def advanced_chatbot(current_message, conversation_history=[]): previous_messages = "\n".join(conversation_history) # 基于当前的消息以及过去的交流情况进行处理... new_reply = f"{previous_messages}\n现在说:{current_message}" updated_history = conversation_history + [new_reply] return new_reply, updated_history[:-1] ``` 这里展示了一个更加动态的方法,它不仅关注即时的信息交换,还能够记住过往的交谈内容以便提供连贯的服务体验。 #### 流式聊天机器人 对于实时性要求较高的应用场合,则可采用流式的通信方式。这种方式允许数据分片发送而不必等待整个请求完成后再做反应: ```python from threading import Thread import time def stream_chatbot(input_text): def send_chunked_replies(): chunks = input_text.split() # 或者其他分割策略 for chunk in chunks: yield {"message":chunk} time.sleep(0.5) # 模拟延迟 thread = Thread(target=(lambda : list(send_chunked_replies()))) thread.start() stream_interface = gr.ChatInterface(stream_chatbot) stream_interface.launch() ``` 上述实例中引入了多线程技术以模拟异步的数据推送效果,从而提高了用户体验的质量。
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