GPT存档

import pandas as pd
from openai import OpenAI
import os
from tqdm import tqdm

# 请求用户选择操作模式
print("请选择操作模式：\n1. 翻译功能\n2. 室内提示词\n3. 室内提示词16:9\n4. 用户自定义输入")
mode = int(input("请输入操作模式的数字（1-4）: "))

# 不同模式对应的指令
instructions = {
    1: "请根据输入数据的语言执行相反的翻译（如果输入是英语，则翻译成中文；如果输入是中文，则翻译成英语），只返回翻译后的结果，不要包含原文。",
    2: "你是stable diffusion的提示词生成器，专注于室内设计领域(家庭装修)（如客厅，卧室等）。我会给你一个引导词，如'{0}'，请根据这个引导词创造1条英文的stable diffusion提示语，用于创造惊艳的stable diffusion图像，提示语尽量长30英文词左右，提示语前不要有数字，每条提示语用换行符隔开，提示语尽量用完整的自然语言句子。请只要返还1条提示语，不要有其他的回答，除逗号句号外不要有特殊符号。一行一句，行与行之间不要有空行。提示语前面都加上'Interior design,'",
    3: "你是stable diffusion的提示词生成器，专注于室内设计领域(家庭装修)（如客厅，卧室等）。我会给你一个引导词，如'{0}'，请根据这个引导词创造1条英文的stable diffusion提示语，用于创造惊艳的stable diffusion图像，提示语尽量长30英文词左右，提示语前不要有数字，每条提示语用换行符隔开，提示语尽量用完整的自然语言句子。请只要返还1条提示语，不要有其他的回答，除逗号句号外不要有特殊符号。一行一句，行与行之间不要有空行。提示语前面都加上'Interior design,'提示语后面都加上' --ar 16:9'"
}

# 用户自定义输入
if mode == 4:
    custom_instruction = input("请输入您的自定义指令: ")
    instructions[4] = custom_instruction

# 请求用户输入 Excel 文件的路径
excel_file = input("请输入Excel文件的完整路径: ")

# 检查文件路径是否有效
if not os.path.isfile(excel_file):
    print("指定的文件不存在，请检查文件路径。")
    exit()

# 请求用户输入读取列和输出列
input_col = int(input("请输入读取数据的列号（从1开始计数）: "))
output_col = int(input("请输入输出数据的列号（从1开始计数）: "))

# 设置 OpenAI 客户端
client = OpenAI(
    base_url="https://oneapi.xty.app/v1",
    api_key="sk-q4zbysbGwSqCL3tJD15f7f296a464e2f9126149cB960763c"  # 使用指定的 API 密钥
)

# 尝试读取 Excel 文件
try:
    df = pd.read_excel(excel_file)

    # 确保DataFrame有足够的列
    while len(df.columns) < max(input_col, output_col):
        df[f'Column {len(df.columns) + 1}'] = None

except Exception as e:
    print("无法读取文件: ", e)
    exit()

# 检查 DataFrame 是否为空
if df.empty:
    print("Excel 文件是空的。")
    exit()

# 使用 tqdm 创建进度条并处理数据
print_count = 0  # 设置打印计数器
for index, row in tqdm(df.iterrows(), total=df.shape[0], desc="处理进度"):
    # 验证数据格式和完整性
    if pd.isna(row.iloc[input_col - 1]):
        print(f"跳过空行: {index}")
        continue

    user_input = row.iloc[input_col - 1]
    instruction = instructions[mode].format(user_input)

    # 获取模型的回答
    try:
        completion = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4-1106-preview",
            messages=[{"role": "system", "content": instruction}]
        )
        gpt_response = completion.choices[0].message.content
        df.at[index, df.columns[output_col - 1]] = gpt_response
    except Exception as e:
        print(f"处理第 {index} 行时出错: {e}")

    # 打印前5条读取结果与返还结果
    if print_count < 5:
        print(f"第 {index + 1} 行读取结果: {user_input}")
        print(f"第 {index + 1} 行返还结果: {gpt_response}\n")
        print_count += 1

# 将更新后的 DataFrame 保存回 Excel 文件
try:
    with pd.ExcelWriter(excel_file, engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer:
        df.to_excel(writer, index=False)
    print("Excel文件已成功更新！")
except Exception as e:
    print("无法保存文件: ", e)