Merge branch 'master' of https://github.com/ValeriaWong/chatgpt_academic

crazy_functions/代码重写为全英文_多线程.py

@@ -0,0 +1,75 @@
+import threading
+from predict import predict_no_ui_long_connection
+from toolbox import CatchException, write_results_to_file
+
+
+
+@CatchException
+def 全项目切换英文(txt, top_p, temperature, chatbot, history, sys_prompt, WEB_PORT):
+    history = []    # 清空历史，以免输入溢出
+    # 集合文件
+    import time, glob, os
+    os.makedirs('gpt_log/generated_english_version', exist_ok=True)
+    os.makedirs('gpt_log/generated_english_version/crazy_functions', exist_ok=True)
+    file_manifest = [f for f in glob.glob('./*.py') if ('test_project' not in f) and ('gpt_log' not in f)] + \
+                    [f for f in glob.glob('./crazy_functions/*.py') if ('test_project' not in f) and ('gpt_log' not in f)]
+    i_say_show_user_buffer = []
+
+    # 随便显示点什么防止卡顿的感觉
+    for index, fp in enumerate(file_manifest):
+        # if 'test_project' in fp: continue
+        with open(fp, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            file_content = f.read()
+        i_say_show_user =f'[{index}/{len(file_manifest)}] 接下来请将以下代码中包含的所有中文转化为英文，只输出代码: {os.path.abspath(fp)}'
+        i_say_show_user_buffer.append(i_say_show_user)
+        chatbot.append((i_say_show_user, "[Local Message] 等待多线程操作，中间过程不予显示."))
+        yield chatbot, history, '正常'
+
+    # 任务函数
+    mutable_return = [None for _ in file_manifest]
+    def thread_worker(fp,index):
+        with open(fp, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            file_content = f.read()
+        i_say = f'接下来请将以下代码中包含的所有中文转化为英文，只输出代码，文件名是{fp}，文件代码是 ```{file_content}```'
+        # ** gpt request **
+        gpt_say = predict_no_ui_long_connection(inputs=i_say, top_p=top_p, temperature=temperature, history=history, sys_prompt=sys_prompt)
+        mutable_return[index] = gpt_say
+
+    # 所有线程同时开始执行任务函数
+    handles = [threading.Thread(target=thread_worker, args=(fp,index)) for index, fp in enumerate(file_manifest)]
+    for h in handles:
+        h.daemon = True
+        h.start()
+    chatbot.append(('开始了吗？', f'多线程操作已经开始'))
+    yield chatbot, history, '正常'
+
+    # 循环轮询各个线程是否执行完毕
+    cnt = 0
+    while True:
+        time.sleep(1)
+        th_alive = [h.is_alive() for h in handles]
+        if not any(th_alive): break
+        stat = ['执行中' if alive else '已完成' for alive in th_alive]
+        stat_str = '|'.join(stat)
+        cnt += 1
+        chatbot[-1] = (chatbot[-1][0], f'多线程操作已经开始，完成情况: {stat_str}' + ''.join(['.']*(cnt%4)))
+        yield chatbot, history, '正常'
+
+    # 把结果写入文件
+    for index, h in enumerate(handles):
+        h.join() # 这里其实不需要join了，肯定已经都结束了
+        fp = file_manifest[index]
+        gpt_say = mutable_return[index]
+        i_say_show_user = i_say_show_user_buffer[index]
+
+        where_to_relocate = f'gpt_log/generated_english_version/{fp}'
+        with open(where_to_relocate, 'w+', encoding='utf-8') as f: f.write(gpt_say.lstrip('```').rstrip('```'))
+        chatbot.append((i_say_show_user, f'[Local Message] 已完成{os.path.abspath(fp)}的转化，\n\n存入{os.path.abspath(where_to_relocate)}'))
+        history.append(i_say_show_user); history.append(gpt_say)
+        yield chatbot, history, '正常'
+        time.sleep(1)
+
+    # 备份一个文件
+    res = write_results_to_file(history)
+    chatbot.append(("生成一份任务执行报告", res))
+    yield chatbot, history, '正常'

crazy_functions/高级功能函数模板.py

@@ -1,16 +1,24 @@
-from predict import predict_no_ui
-from toolbox import CatchException, report_execption, write_results_to_file, predict_no_ui_but_counting_down
-fast_debug = False
+from predict import predict_no_ui_long_connection
+from toolbox import CatchException, report_execption, write_results_to_file
+import datetime
 
 @CatchException
 def 高阶功能模板函数(txt, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt, WEB_PORT):
     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。为了做到简单易读，该函数只有25行代码，不会实时反馈文字流或心跳，请耐心等待程序输出完成。另外您若希望分享新的功能模组，请不吝PR！"))
+    yield chatbot, history, '正常'  # 由于请求gpt需要一段时间，我们先及时地做一次状态显示
+
     for i in range(5):
-        i_say = f'我给出一个数字，你给出该数字的平方。我给出数字：{i}'
+        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？列举两条并发送相关图片。发送图片时，请使用Markdown，将Unsplash API中的PUT_YOUR_QUERY_HERE替换成描述改事件的三个最重要的单词。'
         chatbot.append((i_say, "[Local Message] waiting gpt response."))
         yield chatbot, history, '正常'  # 由于请求gpt需要一段时间，我们先及时地做一次状态显示
 
-        gpt_say = predict_no_ui(inputs=i_say, top_p=top_p, temperature=temperature) # 请求gpt，需要一段时间
+        # history = [] 每次询问不携带之前的询问历史
+        gpt_say = predict_no_ui_long_connection(
+            inputs=i_say, top_p=top_p, temperature=temperature, history=[], 
+            sys_prompt="当你想发送一张照片时，请使用Markdown, 并且不要有反斜线, 不要用代码块。使用 Unsplash API (https://source.unsplash.com/1280x720/? < PUT_YOUR_QUERY_HERE >)。") # 请求gpt，需要一段时间
 
         chatbot[-1] = (i_say, gpt_say)
         history.append(i_say);history.append(gpt_say)