How do I format markdown chatgpt response in tkinter frame python?
题意:怎样在Tkinter框架中使用Python来格式化Markdown格式的ChatGPT响应?
问题背景:
Chatgpt sometimes responds in markdown language. Sometimes the respond contains ** ** which means the text in between should be bold and ### text ### which means that text is a heading. I want to format this correctly and display it properly in tkinter. If it's bold or a heading, it should be formatted to bold or to a heading in tkintter. How to do this?
ChatGPT有时会以Markdown语言回应。有时回应中包含** **
,这表示中间的文本应该是粗体的;而### text ###
则表示该文本是一个标题。我想在Tkinter中正确地格式化并显示这些文本。如果它是粗体或标题,则应该在Tkinter中以粗体或标题的形式显示。如何做到这一点?
My code:
import tkinter as tk
from tkinter import ttk
from datetime import datetime
import openai
import json
import requestshistory = []
# Create a function to use ChatGPT 3.5 turbo to answer a question based on the prompt
def get_answer_from_chatgpt(prompt, historyxx):global historyopenai.api_key = "xxxxxxx"append_to_chat_log(message="\n\n\n")append_to_chat_log("Chatgpt")print("Trying")messages = [{"role": "user", "content": prompt}]try:stream = openai.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=messages,stream=True,)for chunk in stream:chunk = chunk.choices[0].delta.contentchunk = str(chunk)if chunk != "None":append_to_chat_log(message=chunk)append_to_chat_log(message="\n\n\n")print("Streaming complete")except Exception as e:print(e)return "Sorry, an error occurred while processing your request."# Create a function to use OpenAI to answer a question based on the search resultsdef append_to_chat_log(sender=None, message=None):chat_log.config(state="normal")if sender:chat_log.insert("end", f"{sender}:\n", "sender")if message:chat_log.insert("end", message)chat_log.config(state="disabled")chat_log.see("end")chat_log.update()def send_message(event=None):global historymessage = message_entry.get(1.0, "end-1c") message = message.strip()message_entry.delete(1.0, tk.END)message_entry.update()if not message:pass else:append_to_chat_log("User", message)history.append(("user", message))if len(history) >4:history = history[-4:]print(message)response = get_answer_from_chatgpt(message, history)history.append(("assistant", response))root = tk.Tk()root.title("Chat")# Maximize the window
root.attributes('-zoomed', True)chat_frame = tk.Frame(root)
chat_frame.pack(expand=True, fill=tk.BOTH)chat_log = tk.Text(chat_frame, state='disabled', wrap='word', width=70, height=30, font=('Arial', 12), highlightthickness=0, borderwidth=0)
chat_log.pack(side=tk.LEFT, padx=(500,0), pady=10)message_entry = tk.Text(root, padx=17, insertbackground='white', width=70, height=1, spacing1=20, spacing3=20, font=('Open Sans', 14))
message_entry.pack(side=tk.LEFT, padx=(500, 0), pady=(0, 70)) # Adjust pady to move it slightly above the bottom
message_entry.mark_set("insert", "%d.%d" % (0,0))
message_entry.bind("<Return>", send_message)root.mainloop()
问题解决:
I solved my own question 我解决了我自己提出的问题
import tkinter as tk
from datetime import datetime
import openaihistory = []# Create a function to use ChatGPT 3.5 turbo to answer a question based on the prompt
def get_answer_from_chatgpt(prompt, historyxx):global historyopenai.api_key = "xxxx"append_to_chat_log(message="\n\n\n")append_to_chat_log("Chatgpt")print("Trying")messages = [{"role": "user", "content": prompt}]try:stream = openai.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=messages,stream=True,)buffer = ""heading = ""bold = Falsewhile True:chunk = next(stream)chunk = chunk.choices[0].delta.contentchunk = str(chunk)if chunk != "None":buffer += chunkif "**" in buffer:while "**" in buffer:pre, _, post = buffer.partition("**")append_to_chat_log(message=pre, bold=bold)bold = not boldbuffer = postif "###" in buffer:while "###" in buffer:pre, _, post = buffer.partition("###")append_to_chat_log(message=pre, bold=heading)heading = not headingbuffer = postelse:append_to_chat_log(message=buffer, bold=bold)buffer = ""append_to_chat_log(message="\n\n\n")print("Streaming complete")except Exception as e:print(e)return "Sorry, an error occurred while processing your request."def append_to_chat_log(sender=None, message=None, bold=False, heading=False):chat_log.config(state="normal")if sender:chat_log.insert("end", f"{sender}:\n", "sender")if message:if bold:chat_log.insert("end", message, "bold")if heading:chat_log.insert("end", message, "heading")else:chat_log.insert("end", message)chat_log.config(state="disabled")chat_log.see("end")chat_log.update()def send_message(event=None):global historymessage = message_entry.get(1.0, "end-1c")message = message.strip()message_entry.delete(1.0, tk.END)message_entry.update()if not message:pass else:append_to_chat_log("User", message)history.append(("user", message))if len(history) > 4:history = history[-4:]print(message)response = get_answer_from_chatgpt(message, history)history.append(("assistant", response))root = tk.Tk()
root.title("Chat")# Maximize the window
root.attributes('-zoomed', True)chat_frame = tk.Frame(root)
chat_frame.pack(expand=True, fill=tk.BOTH)chat_log = tk.Text(chat_frame, state='disabled', wrap='word', width=70, height=30, font=('Arial', 12), highlightthickness=0, borderwidth=0)
chat_log.tag_configure("sender", font=('Arial', 12, 'bold'))
chat_log.tag_configure("bold", font=('Arial', 12, 'bold'))
chat_log.tag_configure("heading", font=('Arial', 16, 'bold'))
chat_log.pack(side=tk.LEFT, padx=(500,0), pady=10)message_entry = tk.Text(root, padx=17, insertbackground='white', width=70, height=1, spacing1=20, spacing3=20, font=('Open Sans', 14))
message_entry.pack(side=tk.LEFT, padx=(500, 0), pady=(0, 70)) # Adjust pady to move it slightly above the bottom
message_entry.mark_set("insert", "%d.%d" % (0,0))
message_entry.bind("<Return>", send_message)root.mainloop()
相关文章:

How do I format markdown chatgpt response in tkinter frame python?
题意:怎样在Tkinter框架中使用Python来格式化Markdown格式的ChatGPT响应? 问题背景: Chatgpt sometimes responds in markdown language. Sometimes the respond contains ** ** which means the text in between should be bold and ### te…...

vs2019 QT无法打开源文件QModbusTcpClient
vs2019无法打开源文件QModbusTcpClient 如果配置的msvc2019,则查找到Include目录 然后包含: #include <QtSerialBus/qmodbustcpclient.h>...

初识c++(命名空间,缺省参数,函数重载)
一、命名空间 1、namespace的意义 在C/C中,变量、函数和后面要学到的类都是大量存在的,这些变量、函数和类的名称将都存在于全 局作用域中,可能会导致很多冲突。使用命名空间的目的是对标识符的名称进行本地化,以避免命名 冲突…...

印尼Facebook直播网络需要达到什么要求?
在全球化浪潮的推动下,海外直播正受到企业、个人和机构的广泛关注和青睐。无论是用于营销、推广还是互动,海外直播为各种组织提供了更多机会和可能性。本文将探讨在进行印尼Facebook直播前,需要满足哪些网络条件以确保直播的质量和用户体验。…...
力扣题解(最长回文子串)
5. 最长回文子串 给你一个字符串 s,找到 s 中最长的 回文子串 。思路: 对于第i个字符,可能的回文子串构成方式有两种,一种是以i位置元素为中心元素,向着两边扩展,一种是以i位置和i1位置元素为中心…...

数据湖表格式 Hudi/Iceberg/DeltaLake/Paimon TPCDS 性能对比(Spark 引擎)
当前,业界流行的集中数据湖表格式 Hudi/Iceberg/DeltaLake,和最近出现并且在国内比较火的 Paimon。我们现在看到的很多是针对流处理场景的读写性能测试,那么本篇文章我们将回归到大数据最基础的场景,对海量数据的批处理查询。本文…...
脚本练习-每5分钟执行一次获取当前服务器的基本情况
设计一个shell程序,每5分钟执行一次获取当前服务器的基本情况(内存使用率,CPU负载,I/O,磁盘使用率),保存到120.20.20.20数据库上数据库帐号aaa密码bbb库名test表名host 创建一个名为server_stat…...
技术探索之kotlin浅谈
Kotlin是一种静态类型编程语言,它运行在Java虚拟机(JVM)上,可以与Java代码互操作。Kotlin由JetBrains开发,是一种现代、简洁且安全的编程语言。它在2011年首次亮相,2017年被谷歌宣布为Android官方开发语言。…...
机器学习之常用优化器
机器学习之常用优化器 1、SGD 优化器1.2、 SGD 的优缺点 2、 Adam 优化器2.1、设置 Adam 优化器2.2、使用 Adam 优化器的训练流程2.3、Adam 优化器的优缺点 3. AdamW 优化器3.1、示例3.2、训练过程3.3、AdamW 优化器的优点 1、SGD 优化器 在 PyTorch 中,设置 SGD 优…...

机器学习基本概念,Numpy,matplotlib和张量Tensor知识进一步学习
机器学习一些基本概念: 监督学习 监督学习是机器学习中最常见的形式之一,它涉及到使用带标签的数据集来训练模型。这意味着每条训练数据都包含输入特征和对应的输出标签。目标是让模型学会从输入到输出的映射,这样当给出新的未见过的输入时…...

博客前端项目学习day01
这里写自定义目录标题 登录创建项目配置环境变量,方便使用登录页面验证码登陆表单 在VScode上写前端,采用vue3。 登录 创建项目 检查node版本 node -v 创建一个新的项目 npm init vitelatest blog-front-admin 中间会弹出询问是否要安装包,…...
java Collections.synchronizedCollection方法介绍
Collections.synchronizedCollection 是 Java 中的一个实用方法,用于创建一个线程安全的集合。它通过包装现有的集合对象来实现线程安全,以确保在多线程环境中对集合的访问是安全的。 主要功能 线程安全:通过同步包装现有的集合,使得在多线程环境中对集合的所有访问(包括…...

力扣每日一题:3011. 判断一个数组是否可以变为有序
力扣官网:前往作答!!!! 今日份每日一题: 题目要求: 给你一个下标从 0 开始且全是 正 整数的数组 nums 。 一次 操作 中,如果两个 相邻 元素在二进制下数位为 1 的数目 相同 &…...

ubuntu 上vscode +cmake的debug调试配置方法
在ubuntu配置pcl点云库以及opencv库的时候,需要在CMakeLists.txt中加入相应的代码。配置完成后,无法调试,与在windows上体验vs studio差别有点大。 找了好多调试debug配置方法,最终能用的有几种,但是有一种特别好用&a…...
使用Redis实现签到功能:Java示例解析
使用Redis实现签到功能:Java示例解析 在本博客中,我们将讨论一个使用Redis实现的签到功能的Java示例。该示例包括两个主要方法:sign()和signCount(),分别用于用户签到和计算用户当月的签到次数。 1. 签到方法:sign()…...

tableau标靶图,甘特图与瀑布图绘制 - 9
标靶图,甘特图与瀑布图 1. 标靶图绘制1.1 筛选器筛选日期1.2 条形图绘制1.3 编辑参考线1.4 设置参考线1.5 设置参考区间1.6 四分位设置1.7 其他标靶图结果显示 2.甘特图绘制2.1 选择列属性2.2 选择列属性2.3 创建新字段2.4 设置天数大小及颜色 3. 瀑布图绘制3.1 she…...

双向链表专题
在之前的单链表专题中,了解的单链表的结构是如何实现的,以及学习了如何实现单链表得各个功能。单链表虽然也能实现数据的增、删、查、改等功能,但是要找到尾节点或者是要找到指定位置之前的节点时,还是需要遍历链表,这…...

SpringCoud组件
一、使用SpringCloudAlibaba <dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId><version>2023.0.1.0</version><…...

向量的定义和解释
这是一个向量: 向量具有大小(大小)和方向: 线的长度显示其大小,箭头指向方向。 在这里玩一个: 我们可以通过将它们从头到尾连接来添加两个向量: 无论我们添加它们的顺序如何,我们都…...

IoTDB 集群高效管理:一键启停功能介绍
如何快速启动、停止 IoTDB 集群节点的功能详解! 在部署 IoTDB 集群时,对于基础的单机模式,启动过程相对简单,仅需执行 start-standalone 脚本来启动 1 个 ConfigNode 节点和 1 个 DataNode 节点。然而,对于更高级的分布…...
【决胜公务员考试】求职OMG——见面课测验1
2025最新版!!!6.8截至答题,大家注意呀! 博主码字不易点个关注吧,祝期末顺利~~ 1.单选题(2分) 下列说法错误的是:( B ) A.选调生属于公务员系统 B.公务员属于事业编 C.选调生有基层锻炼的要求 D…...

【Java_EE】Spring MVC
目录 Spring Web MVC 编辑注解 RestController RequestMapping RequestParam RequestParam RequestBody PathVariable RequestPart 参数传递 注意事项 编辑参数重命名 RequestParam 编辑编辑传递集合 RequestParam 传递JSON数据 编辑RequestBody …...

听写流程自动化实践,轻量级教育辅助
随着智能教育工具的发展,越来越多的传统学习方式正在被数字化、自动化所优化。听写作为语文、英语等学科中重要的基础训练形式,也迎来了更高效的解决方案。 这是一款轻量但功能强大的听写辅助工具。它是基于本地词库与可选在线语音引擎构建,…...

HDFS分布式存储 zookeeper
hadoop介绍 狭义上hadoop是指apache的一款开源软件 用java语言实现开源框架,允许使用简单的变成模型跨计算机对大型集群进行分布式处理(1.海量的数据存储 2.海量数据的计算)Hadoop核心组件 hdfs(分布式文件存储系统)&a…...

人机融合智能 | “人智交互”跨学科新领域
本文系统地提出基于“以人为中心AI(HCAI)”理念的人-人工智能交互(人智交互)这一跨学科新领域及框架,定义人智交互领域的理念、基本理论和关键问题、方法、开发流程和参与团队等,阐述提出人智交互新领域的意义。然后,提出人智交互研究的三种新范式取向以及它们的意义。最后,总结…...
LRU 缓存机制详解与实现(Java版) + 力扣解决
📌 LRU 缓存机制详解与实现(Java版) 一、📖 问题背景 在日常开发中,我们经常会使用 缓存(Cache) 来提升性能。但由于内存有限,缓存不可能无限增长,于是需要策略决定&am…...

在 Spring Boot 中使用 JSP
jsp? 好多年没用了。重新整一下 还费了点时间,记录一下。 项目结构: pom: <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi"http://ww…...

零知开源——STM32F103RBT6驱动 ICM20948 九轴传感器及 vofa + 上位机可视化教程
STM32F1 本教程使用零知标准板(STM32F103RBT6)通过I2C驱动ICM20948九轴传感器,实现姿态解算,并通过串口将数据实时发送至VOFA上位机进行3D可视化。代码基于开源库修改优化,适合嵌入式及物联网开发者。在基础驱动上新增…...

Java数组Arrays操作全攻略
Arrays类的概述 Java中的Arrays类位于java.util包中,提供了一系列静态方法用于操作数组(如排序、搜索、填充、比较等)。这些方法适用于基本类型数组和对象数组。 常用成员方法及代码示例 排序(sort) 对数组进行升序…...
python打卡第47天
昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天 知识点回顾: 热力图 作业:对比不同卷积层热图可视化的结果 def visualize_attention_map(model, test_loader, device, class_names, num_samples3):"""可视化模型的注意力热力图,展示模…...