分类： Python

计划管理小应用开发

使用 Flask 和 SQLite 的非常基础的计划管理应用的示例，并提供详细的步骤指南。

开始之前，你需要有 Python 的环境。如果你还没安装，可以参考 Python 官方的安装指南 来完成安装。

Python 环境准备好后，以下是步骤：

  1. 创建一个新的目录来存储你的项目 打开 terminal 或者 cmd，然后输入以下命令：
   mkdir todo_app
   cd todo_app
  1. 创建一个虚拟环境 在你的项目目录中，创建一个新的Python虚拟环境，这样你就能够安装和管理你需要的Python库，而不用担心这影响你系统中的其他Python项目。
   python3 -m venv env   # for Unix or MacOS
   py -m venv env        # for Windows
  1. 激活虚拟环境 虚拟环境创建好后，需要激活，在 Unix 或 MacOS 下：
   source env/bin/activate

在 Windows 下：

   .\env\Scripts\activate
  1. 安装 Flask 和 SQLAlchemy 你需要 Flask 来创建 Web 应用，以及 SQLAlchemy 来与 SQLite 数据库进行交互。你可以使用 pip (Python 的包管理器) 来安装这两个库。
   pip install flask sqlalchemy
  1. 创建一个新的文件 app.py 在你的项目目录中，创建一个新的文件 app.py。这个文件将包含我们的 Web 应用的主要代码。可以在 terminal 或者 cmd 中使用 touch app.py 来创建该文件。
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python如何开始自学？

你可以按照以下步骤自学Python：

  1. 基础知识 要想理解Python，就应该从基础中开始学习，比如：数据类型，循环，条件语句，函数和类等等。你可以通过阅读在线教程或者书籍，或者通过观看视频课程来学习基础知识。一些推荐的线上资源包括Codecademy和Python 官方教程。
  2. 实践编程 学习理论知识是非常重要的，但是你也需要进行一些实践才能更好地理解这些概念。尝试编写一些简单的程序，比如计算器或者是小游戏。你也可以在网站如LeetCode 或 HackerRank上做一些编程练习。
  3. 参与项目 当你对Python有一定的理解后，你可以尝试些更复杂的项目。参与开源项目或是在GitHub上做一些项目都是很好的选择。这不仅可以帮助你提高编程技能，也可以让你更好地理解如何在真实环境中使用Python。
  4. 阅读文档和使用论坛 如果你在编程过程中遇到问题，阅读Python的官方文档或是询问在线编程社区都是很好的方法。Stack Overflow和Python的官方论坛都是好的选择。
  5. 学习更高级的主题 当你已经掌握了Python的基础之后，你可能会对一些更高级的主题感兴趣，比如数据科学，机器学习，网络编程，Web开发等等。

以下是一些可能会对你有用的资源：

记住，编程就像任何其他技能，需要时间和练习才能掌握。不用着急，慢慢来，你会发现自己的进步的！奥利给！！！

利用GPT-4.0完成一个计划管理小应用

好的，这个计划管理小应用可以使用Python的Flask框架来构建一个web应用，主要功能包括添加计划，修改计划，删除计划以及显示所有计划。

以下是一个基本的应用架构：

首先，我们需要创建一个Flask应用：

“`python
from flask import Flask, request, render_template

app = Flask(__name__)
todos = []
“`

然后，我们需要添加几个路由来处理不同的请求：

“`python
@app.route(‘/’, methods=[‘GET’, ‘POST’])
def index():
if request.method == ‘POST’:
todo = request.form.get(‘todo’)
todos.append(todo)
return render_template(‘index.html’, todos=todos)

@app.route(‘/delete’, methods=[‘POST’])
def delete():
todo = request.form.get(‘todo’)
if todo in todos:
todos.remove(todo)
return render_template(‘index.html’, todos=todos)
“`

在这里，我们使用了Flask的request对象来获取用户的输入，然后添加到我们的任务列表中。然后我们使用Flask的render_template函数来渲染一个HTML模板，并将我们的任务列表传递给该模板。

然后，我们需要创建一个HTML模板来显示我们的任务列表，并提供一个表单供用户输入新的任务：

“`html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Todo List</title>
</head>
<body>
<form method=”POST”>
<input type=”text” name=”todo” placeholder=”Enter your task here”>
<input type=”submit” value=”Add Task”>
</form>

<ul>
{% for todo in todos %}
<li>{{ todo }}</li>
{% endfor %}
</ul>

<form method=”POST” action=”/delete”>
<input type=”text” name=”todo” placeholder=”Enter the task to delete”>
<input type=”submit” value=”Delete Task”>
</form>
</body>
</html>
“`

最后，我们需要运行我们的应用：

“`python
if __name__ == ‘__main__’:
app.run(debug=True)
“`

这就是一个极简的计划管理小应用。用户可以在文本框中输入任务，点击”Add Task”按钮将任务添加到任务列表中。用户也可以在另一个文本框中输入任务，点击”Delete Task”按钮将任务从任务列表中删除。所有的任务都会在页面上显示出来。

有什么最便捷的方法调用openai API吗？

当然！

调用 OpenAI API 最便捷的方法是使用 OpenAI Python 客户端库。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 OpenAI Python 客户端库调用 API：

import openai

# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

# 调用 OpenAI API
response = openai.Completion.create(
  engine='text-davinci-003',  # 选择适合的引擎
  prompt='Once upon a time',  # 输入你的文本提示
  max_tokens=50,  # 生成的最大标记数
  temperature=0.7,  # 控制生成文本的多样性，值越大越随机
  n=1,  # 生成多少个响应
  stop=None,  # 可选的停止标记列表
)

# 提取生成的文本
generated_text = response.choices[0].text.strip()

# 打印生成的文本
print(generated_text)

在上面的代码中，你需要将 YOUR_API_KEY 替换为你的 OpenAI API 密钥。你可以在 OpenAI 的网站上创建一个账户并获取 API 密钥。

此代码使用 openai.Completion.create() 方法来调用 OpenAI API。你可以根据你的需求设置不同的参数，例如选择合适的引擎、输入文本提示、生成的最大标记数、温度等。最后，你可以提取生成的文本并进行处理或打印输出。

请确保已经安装了 OpenAI Python 客户端库，可以使用以下命令进行安装：

pip install openai

希望这可以帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时问我的GPT。

如果官方的Key不稳定，请找小白分发Key，支持OpenAI全模型。