chatgpt-academic项目自译解报告

（Author补充：以下分析均由本项目调用ChatGPT一键生成，如果有不准确的地方，全怪GPT😄）

对程序的整体功能和构架做出概括。然后用一张markdown表格整理每个文件的功能（包括'check_proxy.py', 'config.py'等）。

整体概括：

该程序是一个基于自然语言处理和机器学习的科学论文辅助工具，主要功能包括聊天机器人、批量总结PDF文档、批量翻译PDF文档、生成函数注释、解析项目源代码等。程序基于 Gradio 构建 Web 服务，并集成了代理和自动更新功能，提高了用户的使用体验。

文件功能表格：

文件名称	功能
.\check_proxy.py	检查代理设置功能。
.\config.py	配置文件，存储程序的基本设置。
.\config_private.py	存储代理网络地址的文件。
.\core_functional.py	主要的程序逻辑，包括聊天机器人和文件处理。
.\cradle.py	程序入口，初始化程序和启动 Web 服务。
.\crazy_functional.py	辅助程序功能，包括PDF文档处理、代码处理、函数注释生成等。
.\main.py	包含聊天机器人的具体实现。
.\show_math.py	处理 LaTeX 公式的函数。
.\theme.py	存储 Gradio Web 服务的 CSS 样式文件。
.\toolbox.py	提供了一系列工具函数，包括文件读写、网页抓取、解析函数参数、生成 HTML 等。
./crazy_functions/crazy_utils.py	提供各种工具函数，如解析字符串、清洗文本、清理目录结构等。
./crazy_functions/__init__.py	crazy_functions 模块的入口文件。
./crazy_functions/下载arxiv论文翻译摘要.py	对 arxiv.org 上的 PDF 论文进行下载和翻译。
./crazy_functions/代码重写为全英文_多线程.py	将代码文件中的中文注释和字符串替换为英文。
./crazy_functions/总结word文档.py	读取 Word 文档并生成摘要。
./crazy_functions/批量总结PDF文档.py	批量读取 PDF 文件并生成摘要。
./crazy_functions/批量总结PDF文档pdfminer.py	使用 pdfminer 库进行 PDF 文件处理。
./crazy_functions/批量翻译PDF文档_多线程.py	使用多线程技术批量翻译 PDF 文件。
./crazy_functions/生成函数注释.py	给 Python 函数自动生成说明文档。
./crazy_functions/解析项目源代码.py	解析项目中的源代码，提取注释和函数名等信息。
./crazy_functions/读文章写摘要.py	读取多个文本文件并生成对应的摘要。
./crazy_functions/高级功能函数模板.py	使用 GPT 模型进行文本处理。

[0/22] 程序概述: check_proxy.py

该程序的文件名是check_proxy.py，主要有两个函数：check_proxy和auto_update。

check_proxy函数中会借助requests库向一个IP查询API发送请求，并返回该IP的地理位置信息。同时根据返回的数据来判断代理是否有效。

auto_update函数主要用于检查程序更新，会从Github获取程序最新的版本信息，如果当前版本和最新版本相差较大，则会提示用户进行更新。该函数中也会依赖requests库进行网络请求。

在程序的开头，还添加了一句防止代理网络影响的代码。程序使用了自己编写的toolbox模块中的get_conf函数来获取代理设置。

[1/22] 程序概述: config.py

该程序文件是一个Python模块，文件名为config.py。该模块包含了一些变量和配置选项，用于配置一个OpenAI的聊天机器人。具体的配置选项如下：

API_KEY: 密钥，用于连接OpenAI的API。需要填写有效的API密钥。
USE_PROXY: 是否使用代理。如果需要使用代理，需要将其改为True。
proxies: 代理的协议、地址和端口。
CHATBOT_HEIGHT: 聊天机器人对话框的高度。
LAYOUT: 聊天机器人对话框的布局，默认为左右布局。
TIMEOUT_SECONDS: 发送请求到OpenAI后，等待多久判定为超时。
WEB_PORT: 网页的端口，-1代表随机端口。
MAX_RETRY: 如果OpenAI不响应（网络卡顿、代理失败、KEY失效），重试的次数限制。
LLM_MODEL: OpenAI模型选择，目前只对某些用户开放的gpt4。
API_URL: OpenAI的API地址。
CONCURRENT_COUNT: 使用的线程数。
AUTHENTICATION: 用户名和密码，如果需要。

[2/22] 程序概述: config_private.py

该程序文件名为config_private.py，包含了API_KEY的设置和代理的配置。使用了一个名为API_KEY的常量来存储私人的API密钥。此外，还有一个名为USE_PROXY的常量来标记是否需要使用代理。如果需要代理，则使用了一个名为proxies的字典来存储代理网络的地址，其中包括协议类型、地址和端口。

[3/22] 程序概述: core_functional.py

该程序文件名为core_functional.py，主要是定义了一些核心功能函数，包括英语和中文学术润色、查找语法错误、中译英、学术中英互译、英译中、找图片和解释代码等。每个功能都有一个Prefix属性和Suffix属性，Prefix是指在用户输入的任务前面要显示的文本，Suffix是指在任务后面要显示的文本。此外，还有一个Color属性指示按钮的颜色，以及一个PreProcess函数表示对输入进行预处理的函数。

[4/22] 程序概述: cradle.py

该程序文件名为cradle.py，主要功能是检测当前版本与远程最新版本是否一致，如果不一致则输出新版本信息并提示更新。其流程大致如下：

导入相关模块与自定义工具箱函数get_conf
读取配置文件中的代理proxies
使用requests模块请求远程版本信息（url为https://raw.githubusercontent.com/binary-husky/chatgpt_academic/master/version）并加载为json格式
获取远程版本号、是否显示新功能信息、新功能内容
读取本地版本文件version并加载为json格式
获取当前版本号
比较当前版本与远程版本，如果远程版本号比当前版本号高0.05以上，则输出新版本信息并提示更新
如果不需要更新，则直接返回

[5/22] 程序概述: crazy_functional.py

该程序文件名为.\crazy_functional.py，主要定义了一个名为get_crazy_functions()的函数，该函数返回一个字典类型的变量function_plugins，其中包含了一些函数插件。

一些重要的函数插件包括：

读文章写摘要：可以自动读取Tex格式的论文，并生成其摘要。
批量生成函数注释：可以批量生成Python函数的文档注释。
解析项目源代码：可以解析Python、C++、Golang、Java及React项目的源代码。
批量总结PDF文档：可以对PDF文档进行批量总结，以提取其中的关键信息。
一键下载arxiv论文并翻译摘要：可以自动下载arxiv.org网站上的PDF论文，并翻译生成其摘要。
批量翻译PDF文档（多线程）：可以对PDF文档进行批量翻译，并使用多线程方式提高翻译效率。

[6/22] 程序概述: main.py

本程序为一个基于 Gradio 和 GPT-3 的交互式聊天机器人，文件名为 main.py。其中主要功能包括：

使用 Gradio 建立 Web 界面，实现用户与聊天机器人的交互；
通过 bridge_chatgpt 模块，利用 GPT-3 模型实现聊天机器人的逻辑；
提供一些基础功能和高级函数插件，用户可以通过按钮选择使用；
提供文档格式转变、外观调整以及代理和自动更新等功能。

程序的主要流程为：

导入所需的库和模块，并通过 get_conf 函数获取配置信息；
设置 Gradio 界面的各个组件，包括聊天窗口、输入区、功能区、函数插件区等；
注册各个组件的回调函数，包括用户输入、信号按钮等，实现机器人逻辑的交互；
通过 Gradio 的 queue 函数和 launch 函数启动 Web 服务，并提供聊天机器人的功能。

此外，程序还提供了代理和自动更新功能，可以确保用户的使用体验。

[7/22] 程序概述: show_math.py

该程序是一个Python脚本，文件名为show_math.py。它转换Markdown和LaTeX混合语法到带MathML的HTML。程序使用latex2mathml模块来实现从LaTeX到MathML的转换，将符号转换为HTML实体以批量处理。程序利用正则表达式和递归函数的方法处理不同形式的LaTeX语法，支持以下四种情况：$$形式、$形式、[..]形式和(...)形式。如果无法转换某个公式，则在该位置插入一条错误消息。最后，程序输出HTML字符串。

[8/22] 程序概述: theme.py

该程序文件为一个Python脚本，其功能是调整Gradio应用的主题和样式，包括字体、颜色、阴影、背景等等。在程序中，使用了Gradio提供的默认颜色主题，并针对不同元素设置了相应的样式属性，以达到美化显示的效果。此外，程序中还包含了一段高级CSS样式代码，针对表格、列表、聊天气泡、行内代码等元素进行了样式设定。

[9/22] 程序概述: toolbox.py

此程序文件主要包含了一系列用于聊天机器人开发的实用工具函数和装饰器函数。主要函数包括：

ArgsGeneralWrapper：一个装饰器函数，用于重组输入参数，改变输入参数的顺序与结构。
get_reduce_token_percent：一个函数，用于计算自然语言处理时会出现的token溢出比例。
predict_no_ui_but_counting_down：一个函数，调用聊天接口，并且保留了一定的界面心跳功能，即当对话太长时，会自动采用二分法截断。
write_results_to_file：一个函数，将对话记录history生成Markdown格式的文本，并写入文件中。
regular_txt_to_markdown：一个函数，将普通文本转换为Markdown格式的文本。
CatchException：一个装饰器函数，捕捉函数调度中的异常，并封装到一个生成器中返回，并显示到聊天当中。
HotReload：一个装饰器函数，实现函数插件的热更新。
report_execption：一个函数，向chatbot中添加错误信息。
text_divide_paragraph：一个函数，将文本按照段落分隔符分割开，生成带有段落标签的HTML代码。
markdown_convertion：一个函数，将Markdown格式的文本转换为HTML格式。如果包含数学公式，则先将公式转换为HTML格式。
close_up_code_segment_during_stream：一个函数，用于在gpt输出代码的中途，即输出了前面的，但还没输出完后面的，补上后面的```。
format_io：一个函数，将输入和输出解析为HTML格式。将输出部分的Markdown和数学公式转换为HTML格式。
find_free_port：一个函数，返回当前系统中可用的未使用端口。
extract_archive：一个函数，解压缩文件。
find_recent_files：一个函数，查找目录下一分钟内创建的文件。
on_file_uploaded：一个函数，响应用户上传的文件。

[10/22] 程序概述: crazy_functions\crazy_utils.py

这是一个名为"crazy_utils.py"的Python程序文件，包含了两个函数：

breakdown_txt_to_satisfy_token_limit()：接受文本字符串、计算文本单词数量的函数和单词数量限制作为输入参数，将长文本拆分成合适的长度，以满足单词数量限制。这个函数使用一个递归方法去拆分长文本。
breakdown_txt_to_satisfy_token_limit_for_pdf()：类似于breakdown_txt_to_satisfy_token_limit()，但是它使用一个不同的递归方法来拆分长文本，以满足PDF文档中的需求。当出现无法继续拆分的情况时，该函数将使用一个中文句号标记插入文本来截断长文本。如果还是无法拆分，则会引发运行时异常。

[11/22] 程序概述: crazy_functions_init_.py

这个程序文件是一个 Python 的包，包名为 "crazy_functions"，并且是其中的一个子模块 "init.py"。该包中可能包含多个函数或类，用于实现各种疯狂的功能。由于该文件的具体代码没有给出，因此无法进一步确定该包中的功能。通常情况下，一个包应该具有 init.py、main.py 和其它相关的模块文件，用于实现该包的各种功能。

[12/22] 程序概述: crazy_functions\下载arxiv论文翻译摘要.py

这个程序实现的功能是下载arxiv论文并翻译摘要，文件名为下载arxiv论文翻译摘要.py。这个程序引入了requests、unicodedata、os、re等Python标准库，以及pdfminer、bs4等第三方库。其中download_arxiv_函数主要实现了从arxiv网站下载论文的功能，包括解析链接、获取论文信息、下载论文和生成文件名等，get_name函数则是为了从arxiv网站中获取论文信息创建的辅助函数。下载arxiv论文并翻译摘要函数则是实现了从下载好的PDF文件中提取摘要，然后使用预先训练的GPT模型翻译为中文的功能。同时，该函数还会将历史记录写入文件中。函数还会通过CatchException函数来捕获程序中出现的异常信息。

[13/22] 程序概述: crazy_functions\代码重写为全英文_多线程.py

该程序文件为一个Python多线程程序，文件名为"crazy_functions\代码重写为全英文_多线程.py"。该程序使用了多线程技术，将一个大任务拆成多个小任务，同时执行，提高运行效率。

程序的主要功能是将Python文件中的中文转换为英文，同时将转换后的代码输出。程序先清空历史记录，然后尝试导入openai和transformers等依赖库。程序接下来会读取当前路径下的.py文件和crazy_functions文件夹中的.py文件，并将其整合成一个文件清单。随后程序会使用GPT2模型进行中英文的翻译，并将结果保存在本地路径下的"gpt_log/generated_english_version"文件夹中。程序最终会生成一个任务执行报告。

需要注意的是，该程序依赖于"request_llm"和"toolbox"库以及本地的"crazy_utils"模块。

[14/22] 程序概述: crazy_functions\总结word文档.py

该程序文件是一个 Python 脚本文件，文件名为 ./crazy_functions/总结word文档.py。该脚本是一个函数插件，提供了名为“总结word文档”的函数。该函数的主要功能是批量读取给定文件夹下的 Word 文档文件，并使用 GPT 模型生成对每个文件的概述和意见建议。其中涉及到了读取 Word 文档、使用 GPT 模型等操作，依赖于许多第三方库。该文件也提供了导入依赖的方法，使用该脚本需要安装依赖库 python-docx 和 pywin32。函数功能实现的过程中，使用了一些用于调试的变量（如 fast_debug），可在需要时设置为 True。该脚本文件也提供了对程序功能和贡献者的注释。

[15/22] 程序概述: crazy_functions\批量总结PDF文档.py

该程序文件名为 ./crazy_functions\批量总结PDF文档.py，主要实现了批量处理PDF文档的功能。具体实现了以下几个函数：

is_paragraph_break(match)：根据给定的匹配结果判断换行符是否表示段落分隔。
normalize_text(text)：通过将文本特殊符号转换为其基本形式来对文本进行归一化处理。
clean_text(raw_text)：对从 PDF 提取出的原始文本进行清洗和格式化处理。
解析PDF(file_manifest, project_folder, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt)：对给定的PDF文件进行分析并生成相应的概述。
批量总结PDF文档(txt, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt, WEB_PORT)：批量处理PDF文件，对其进行摘要生成。

其中，主要用到了第三方库pymupdf对PDF文件进行处理。程序通过调用fitz.open函数打开PDF文件，使用page.get_text()方法获取PDF文本内容。然后，使用clean_text函数对文本进行清洗和格式化处理，生成最终的摘要。最后，调用write_results_to_file函数将历史记录写入文件并输出。

[16/22] 程序概述: crazy_functions\批量总结PDF文档pdfminer.py

这个程序文件名是./crazy_functions\批量总结PDF文档pdfminer.py，是一个用于批量读取PDF文件，解析其中的内容，并对其进行概括的程序。程序中引用了pdfminer和beautifulsoup4等Python库，读取PDF文件并将其转化为文本内容，然后利用GPT模型生成摘要语言，最终输出一个中文和英文的摘要。程序还有一些错误处理的代码，会输出错误信息。

[17/22] 程序概述: crazy_functions\批量翻译PDF文档_多线程.py

这是一个 Python 程序文件，文件名为 批量翻译PDF文档_多线程.py，包含多个函数。主要功能是批量处理 PDF 文档，解析其中的文本，进行清洗和格式化处理，并使用 OpenAI 的 GPT 模型进行翻译。其中使用了多线程技术来提高程序的效率和并行度。

[18/22] 程序概述: crazy_functions\生成函数注释.py

该程序文件名为./crazy_functions\生成函数注释.py。该文件包含两个函数，分别为生成函数注释和批量生成函数注释。

函数生成函数注释包含参数file_manifest、project_folder、top_p、temperature、chatbot、history和systemPromptTxt。其中，file_manifest为一个包含待处理文件路径的列表，project_folder表示项目文件夹路径，top_p和temperature是GPT模型参数，chatbot为与用户交互的聊天机器人，history记录聊天机器人与用户的历史记录，systemPromptTxt为聊天机器人发送信息前的提示语。生成函数注释通过读取文件内容，并调用GPT模型对文件中的所有函数生成注释，最后使用markdown表格输出结果。函数中还包含一些条件判断和计时器，以及调用其他自定义模块的函数。

函数批量生成函数注释包含参数txt、top_p、temperature、chatbot、history、systemPromptTxt和WEB_PORT。其中，txt表示用户输入的项目文件夹路径，其他参数含义与生成函数注释中相同。批量生成函数注释主要是通过解析项目文件夹，获取所有待处理文件的路径，并调用函数生成函数注释对每个文件进行处理，最终生成注释表格输出给用户。

[19/22] 程序概述: crazy_functions\解析项目源代码.py

该程序文件包含了多个函数，用于解析不同类型的项目，如Python项目、C项目、Java项目等。其中，最核心的函数是解析源代码()，它会对给定的一组文件进行分析，并返回对应的结果。具体流程如下：

遍历所有待分析的文件，对每个文件进行如下处理：

1.1 从文件中读取代码内容，构造成一个字符串。

1.2 构造一条GPT请求，向predict_no_ui_but_counting_down()函数发送请求，等待GPT回复。

1.3 将GPT回复添加到机器人会话列表中，更新历史记录。

1.4 如果不是快速调试模式，则等待2秒钟，继续分析下一个文件。
如果所有文件都分析完成，则向机器人会话列表中添加一条新消息，提示用户整个分析过程已经结束。
返回机器人会话列表和历史记录。

除此之外，该程序文件还定义了若干个函数，用于针对不同类型的项目进行解析。这些函数会按照不同的方式调用解析源代码()函数。例如，对于Python项目，只需要分析.py文件；对于C项目，需要同时分析.h和.cpp文件等。每个函数中都会首先根据给定的项目路径读取相应的文件，然后调用解析源代码()函数进行分析。

[20/22] 程序概述: crazy_functions\读文章写摘要.py

该程序文件为一个名为“读文章写摘要”的Python函数，用于解析项目文件夹中的.tex文件，并使用GPT模型生成文章的中英文摘要。函数使用了request_llm.bridge_chatgpt和toolbox模块中的函数，并包含两个子函数：解析Paper和CatchException。函数参数包括txt，top_p，temperature，chatbot，history，systemPromptTxt和WEB_PORT。执行过程中函数首先清空历史，然后根据项目文件夹中的.tex文件列表，对每个文件调用解析Paper函数生成中文摘要，最后根据所有文件的中文摘要，调用GPT模型生成英文摘要。函数运行过程中会将结果写入文件并返回聊天机器人和历史记录。

[21/22] 程序概述: crazy_functions\高级功能函数模板.py

该程序文件为一个高级功能函数模板，文件名为"./crazy_functions\高级功能函数模板.py"。

该文件导入了两个模块，分别是"request_llm.bridge_chatgpt"和"toolbox"。其中"request_llm.bridge_chatgpt"模块包含了一个函数"predict_no_ui_long_connection"，该函数用于请求GPT模型进行对话生成。"toolbox"模块包含了三个函数，分别是"catchException"、"report_exception"和"write_results_to_file"函数，这三个函数主要用于异常处理和日志记录等。

该文件定义了一个名为"高阶功能模板函数"的函数，并通过"decorator"装饰器将该函数装饰为一个异常处理函数，可以处理函数执行过程中出现的错误。该函数的作用是生成历史事件查询的问题，并向用户询问历史中哪些事件发生在指定日期，并索要相关图片。在查询完所有日期后，该函数返回所有历史事件及其相关图片的列表。其中，该函数的输入参数包括：

txt: 一个字符串，表示当前消息的文本内容。
top_p: 一个浮点数，表示GPT模型生成文本时的"top_p"参数。
temperature: 一个浮点数，表示GPT模型生成文本时的"temperature"参数。
chatbot: 一个列表，表示当前对话的记录列表。
history: 一个列表，表示当前对话的历史记录列表。
systemPromptTxt: 一个字符串，表示当前对话的系统提示信息。
WEB_PORT: 一个整数，表示当前应用程序的WEB端口号。

该函数在执行过程中，会先清空历史记录，以免输入溢出。然后，它会循环5次，生成5个历史事件查询的问题，并向用户请求输入相关信息。每次询问不携带之前的询问历史。在生成每个问题时，该函数会向"chatbot"列表中添加一条消息记录，并设置该记录的初始状态为"[Local Message] waiting gpt response."。然后，该函数会调用"predict_no_ui_long_connection"函数向GPT模型请求生成一段文本，并将生成的文本作为回答。如果请求过程中出现异常，该函数会忽略异常。最后，该函数将问题和回答添加到"chatbot"列表和"history"列表中，并将"chatbot"和"history"列表作为函数的返回值返回。