公眾號接入chatGPT的詳細教程附Python源碼

更新時間：2023年02月18日 14:53:43 作者：攻城獅杰森

這篇文章主要介紹了公眾號接入chatGPT教程附Python源碼,這里需要大家準備一個域名，一臺服務器和一個公眾號，本文結合實例代碼給大家介紹的非常詳細，需要的朋友可以參考下

前置準備

一個域名
一臺服務器
一個公眾號

域名配置

在你的域名服務商新建二級域名并綁定服務器主機IP

服務器配置

上傳下面的python文件到你的服務器，并修改代碼段中相應位置代碼（token、api-key、port）

import time
from flask import Flask,make_response,request
import openai
from flask import Flask, request
from flask_caching import Cache
import xml.etree.cElementTree as ET
import hashlib
import requests
import re
import os

cnt = 0
my_wx_token = "" # 自定義字母和數(shù)字組合即可，后續(xù)需要填入公眾號后臺
my_gpt_key = "" # 這里填寫你在OpenAI后臺創(chuàng)建的API-KEY
my_switch_chatgpt = True

app = Flask(__name__)
env_dist = os.environ
cache = Cache(app, config={'CACHE_TYPE': 'simple', "CACHE_DEFAULT_TIMEOUT": 30})

@app.route('/',methods=['GET','POST'])
def wechat():
    if request.method == 'GET':
        signature = request.args.get("signature", "")

        timestamp= request.args.get("timestamp", "")

        nonce= request.args.get("nonce", "")

        echostr= request.args.get("echostr", "")
        print(signature, timestamp, nonce, echostr)

        token=my_wx_token

        data =[token, timestamp, nonce]

        data.sort()

        temp = ''.join(data)

        sha1 = hashlib.sha1(temp.encode('utf-8'))

        hashcode=sha1.hexdigest()
        print(hashcode)

        if hashcode == signature:
            print("wechat commit check OK")
            return echostr
        else:
            print("GET error input msg")
            return "error-return\r\n"
    else:
        xmlData = ET.fromstring(request.stream.read())
        msg_type = xmlData.find('MsgType').text
        if msg_type == 'text':
            ToUserName = xmlData.find('ToUserName').text
            FromUserName = xmlData.find('FromUserName').text
            CreateTime = xmlData.find('CreateTime').text
            
            print(ToUserName)
            print(FromUserName)
            print(CreateTime)
            
            global cnt
            cnt += 1
            print('-------> ' + str(cnt))
            
            return generate_response_xml(FromUserName, ToUserName, xmlData.find('Content').text)
                           
def text_reply(FromUserName, ToUserName, output_content):
    reply = '''
    <xml>
    <ToUserName><![CDATA[%s]]></ToUserName>
    <FromUserName><![CDATA[%s]]></FromUserName>
    <CreateTime>%s</CreateTime>
    <MsgType><![CDATA[text]]></MsgType>
    <Content><![CDATA[%s]]></Content>
    </xml>
    '''
    response = make_response(reply % (FromUserName, ToUserName, str(int(time.time())), output_content))
    response.content_type = 'application/xml'
    return response

def generate_response_xml(FromUserName, ToUserName, input_content):
    output_content = generate_response(input_content)
    return text_reply(FromUserName, ToUserName, output_content)

outofsevice_txt = "抱歉，<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/0LN37YiERJgMyvIDpzRcAQ\">攻城獅杰森的ChatGPT服務助手</a>正在維護中，暫時無法預估維護持續(xù)時間，請明天再來嘗試吧。"

@cache.memoize(timeout=60)
def generate_response(prompt):
    
    if not my_switch_chatgpt:
        return outofsevice_txt
        
    openai.api_key = my_gpt_key
    
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        temperature=0,
        max_tokens=1024,
        top_p=1,
        frequency_penalty=0.0,
        presence_penalty=0.0,
    )
    
    message = response.choices[0].text
    print(message)
    
    ans = message.strip()
    return ans
               
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=xxxx, debug=True)#開放xxxx端口

使用寶塔是比較快捷的配置方式，安裝寶塔面板后，進入軟件商店，安裝下面兩個插件