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Running
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| from toolbox import CatchException, update_ui | |
| from .crazy_utils import request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive | |
| import datetime, re | |
| def 高阶功能模板函数(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, web_port): | |
| """ | |
| txt 输入栏用户输入的文本，例如需要翻译的一段话，再例如一个包含了待处理文件的路径 | |
| llm_kwargs gpt模型参数，如温度和top_p等，一般原样传递下去就行 | |
| plugin_kwargs 插件模型的参数，暂时没有用武之地 | |
| chatbot 聊天显示框的句柄，用于显示给用户 | |
| history 聊天历史，前情提要 | |
| system_prompt 给gpt的静默提醒 | |
| web_port 当前软件运行的端口号 | |
| """ | |
| history = [] # 清空历史，以免输入溢出 | |
| chatbot.append(("这是什么功能？", "[Local Message] 请注意，您正在调用一个[函数插件]的模板，该函数面向希望实现更多有趣功能的开发者，它可以作为创建新功能函数的模板（该函数只有20多行代码）。此外我们也提供可同步处理大量文件的多线程Demo供您参考。您若希望分享新的功能模组，请不吝PR！")) | |
| yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 # 由于请求gpt需要一段时间，我们先及时地做一次界面更新 | |
| for i in range(5): | |
| currentMonth = (datetime.date.today() + datetime.timedelta(days=i)).month | |
| currentDay = (datetime.date.today() + datetime.timedelta(days=i)).day | |
| i_say = f'历史中哪些事件发生在{currentMonth}月{currentDay}日？用中文列举两条，然后分别给出描述事件的两个英文单词。' + '当你给出关键词时，使用以下json格式：{"KeyWords":[EnglishKeyWord1,EnglishKeyWord2]}。' | |
| gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive( | |
| inputs=i_say, inputs_show_user=i_say, | |
| llm_kwargs=llm_kwargs, chatbot=chatbot, history=[], | |
| sys_prompt='输出格式示例：1908年，美国消防救援事业发展的“美国消防协会”成立。关键词：{"KeyWords":["Fire","American"]}。' | |
| ) | |
| gpt_say = get_images(gpt_say) | |
| chatbot[-1] = (i_say, gpt_say) | |
| history.append(i_say);history.append(gpt_say) | |
| yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 # 界面更新 | |
| def get_images(gpt_say): | |
| def get_image_by_keyword(keyword): | |
| import requests | |
| from bs4 import BeautifulSoup | |
| response = requests.get(f'https://wallhaven.cc/search?q={keyword}', timeout=2) | |
| for image_element in BeautifulSoup(response.content, 'html.parser').findAll("img"): | |
| if "data-src" in image_element: break | |
| return image_element["data-src"] | |
| for keywords in re.findall('{"KeyWords":\[(.*?)\]}', gpt_say): | |
| keywords = [n.strip('"') for n in keywords.split(',')] | |
| try: | |
| description = keywords[0] | |
| url = get_image_by_keyword(keywords[0]) | |
| img_tag = f"\n\n" | |
| gpt_say += img_tag | |
| except: | |
| continue | |
| return gpt_say |