来做一个聊天机器人吧(1)

前言

课程设计自己选了这个课题，因为之前就对NLP(Natural Language Processing)有一些兴趣，英语文献综述也是以这个为主题来写的。虽然只学了一点点皮毛，哈哈其实还是挺有趣的

准备

本项目用到的开发环境

python3.6 版本

mySQL数据库，教程

MongoDB数据库，教程

使用软件

PyCharm，写python

Navicat premium 15，数据库图形化工具

Visual Studio Code，嘿嘿

GUI开发

python的GUI开发，最简洁的当然是Tkinter了，但是我觉得应该牛批高级一些，就选用了PyQt5库来开发机器人的图形化界面。

首先，感谢大佬的文章python GUI库图形界面开发之PyQt5美化窗体与控件(异形窗体)实例

我的程序也是基于这个框架来改的

看看效果先

聊天模块1.0版本

聊天模块想到最简单的方法就是调用API接口了，

首先可以去图灵机器人注册一个账号

登录后点击创建机器人

在机器人设置界面找到你的 apikey

创建req.json文件

{
    "perception":
    {
        "inputText":
        {
            "text": ""
        },

        "selfInfo":
        {
            "location":
            {
                "city": "北京",
                "province": "北京",
                "street": "天安门"
            }
        }
    },

    "userInfo":
    {
        "apiKey": "你的",
        "userId": "你的"
    }
}

建立python文件

#coding=utf-8

import json
import urllib.request

api_url = "http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2"
json_path = \'req.json\'

class TuringDome(object):
    def __init__(self,json_path="",api_url=""):
        self.json_path = json_path
        self.api_url = api_url
        self.text_input = input(\'请输入我的问话\n我：\')

    def readJson(self):
        \'\'\'获取json文件\'\'\'
        with open(self.json_path,\'r\',encoding=\'utf-8\') as f_json:
            json_data = json.load(f_json)
        return json_data

    def textInput(self):
        \'\'\'用变量text_input替换text的value值\'\'\'
        req = self.readJson()
        req[\'perception\'][\'inputText\'][\'text\'] = self.text_input
        return req

    def dumpsJson(self):
        \'\'\'将json字符串转化成dict格式\'\'\'
        req = self.textInput()
        req = json.dumps(req,sort_keys=True,indent=4,).encode(\'utf8\')
        return req

    def urllibRequestResponse(self):
        req = self.dumpsJson()
        http_post = urllib.request.Request(self.api_url, data=req, headers={\'content-type\': \'application/json\'})
        response = urllib.request.urlopen(http_post)# 在urlopen()方法中传入字符串格式的url地址，则此方法会访问目标网址，然后返回访问的结果。
        response_str = response.read().decode(\'utf8\')
        response_dict = json.loads(response_str) # 将字符串response_str转成字典
        return response_dict

    def getTuringResponse(self):
        \'\'\'取得机器人返回的语句并输出\'\'\'
        response_dict = self.urllibRequestResponse()
        intent_code = response_dict.get(\'intent\')[\'code\']
        results_text = response_dict.get(\'results\')[0][\'values\'][\'text\']
        print(\'Turing的回答：\')
        print(\'code：\' + str(intent_code))
        print(\'text：\' + results_text)

    def talkToTheTuring(self):
        #self.text_input = input(\'请输入我的问话\n我：\')
        while True:
            if self.text_input != "exit:":
                self.getTuringResponse()
                self.text_input = input(\'请输入我的问话\n我：\')
            else:
                print("*****结束对话！*****")
                break

if __name__ == \'__main__\':
    #pass
    td = TuringDome(json_path=json_path,api_url=api_url)
    td.talkToTheTuring()

差不多就可以合并到GUI里面了

效果还不错

语音合成1.0版本

语音合成模块如果不调用API，同时又不想自己训练的话，可以有两个选择

win32com.client

import win32com.client

speaker = win32com.client.Dispatch("SAPI.SpVoice")

speaker.Speak("Hello, it works!")

pyttsx
```
# coding:utf-8

import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding(\'utf8\')
 
import pyttsx

engine = pyttsx.init()

engine.say(\'hello world\')

engine.runAndWait()

# 朗读一次

engine.endLoop()
```
版本1.0

就这样，程序的初级框架功能就基本上有了，但是还是有些地方不尽如人意，比如聊天机器人是调用的接口而不是自己训练的，语音合成功能声音不好听，语音识别的录音功能还没有实装，其他小功能也还为实现。

所以接下来会再写一篇程序优化和完善的聊天机器人版本2.0。

代码还在完善，有需要可以私信哦

前言

准备

GUI开发

聊天模块1.0版本

语音合成1.0版本

版本1.0