OpenAI 实战进阶教程 - 第二节:生成与解析结构化数据:从文本到表格

news2025/2/3 12:52:17
目标
  • 学习如何使用 OpenAI API 生成结构化数据(如 JSON、CSV 格式)。
  • 掌握解析数据并导出表格文件的技巧,以便适用于不同实际场景。

场景背景

假设你是一名开发人员,需要快速生成一批产品信息列表(如名称、价格、描述),并将这些信息导出为 CSV 文件供其他系统使用。


一、生成结构化数据(JSON 格式)

代码示例:生成产品信息列表

import openai
import json


# 设置 API 密钥
openai.api_key = "Your_API_Key"

# 定义 API 请求参数
prompt = """
Generate a list of 5 products with the following attributes:
- Product Name
- Price (in USD)
- Short Description
Return the result as a JSON array.
"""

# 调用 OpenAI API
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": prompt}
    ],
    max_tokens=300,
    temperature=0.5
)

# 解析生成结果
generated_text = response['choices'][0]['message']['content']

try:
    product_data = json.loads(generated_text)
    if isinstance(product_data, dict):
        product_data = [product_data]
    print("Parsed Data:", product_data)
except json.JSONDecodeError:
    print("Failed to parse JSON. Check API response format.")




代码说明
  1. 模型选择:使用 gpt-4 生成高质量、结构化的产品数据。
  2. 请求内容 prompt:要求返回 JSON 数组以降低解析出错的可能性。
  3. 解析数据 json.loads():将返回的 JSON 字符串转换为 Python 列表格式。

输出示例
[
  {
    "Product Name": "Smartphone X10",
    "Price": 499,
    "Short Description": "A powerful smartphone with advanced features."
  },
  {
    "Product Name": "Wireless Earbuds Z",
    "Price": 79,
    "Short Description": "High-quality sound with noise cancellation."
  },
  ...
]

二、导出数据到 CSV 文件

代码示例:导出生成数据为 CSV 文件

# 确保数据为列表格式
if isinstance(product_data, list):
    with open("products.csv", "w", newline="") as file:
        writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=["Product Name", "Price", "Short Description"])
        writer.writeheader()
        writer.writerows(product_data)
    print("Data successfully saved to products.csv")
else:
    print("No valid data to save.")


代码说明
  1. csv.DictWriter():将字典格式数据写入 CSV 文件。
  2. writer.writeheader():写入表头。
  3. writer.writerows():写入数据行。

三、实际应用案例

1. 数据自动生成

  • 市场营销:批量生成商品描述以加快推广文案输出。
  • 数据分析:生成模拟数据进行测试和建模。

2. 数据导出与分析

  • 自动生成客户报告并导出为 Excel/CSV 格式。
  • 将表格数据上传到数据库进行分析。

小结
  • 通过 OpenAI 生成结构化数据(如 JSON 格式)可以显著提高数据处理效率。
  • 解析生成结果并导出为 CSV 文件是实现数据自动化的重要环节。

练习题
  1. 生成订单数据:使用 OpenAI API 生成包含订单编号、商品名称、数量和总价的订单信息。
  2. 导出 Excel 文件:将生成的订单数据保存为 Excel 文件(可使用 pandas 库)。
  3. 增强提示词:尝试优化 prompt 以生成更丰富的产品数据,例如增加 CategoryStock Availability 字段。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2291274.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

《基于Scapy的综合性网络扫描与通信工具集解析》

在网络管理和安全评估中,网络扫描和通信是两个至关重要的环节。Python 的 Scapy 库因其强大的网络数据包处理能力,成为开发和实现这些功能的理想工具。本文将介绍一个基于 Scapy 编写的 Python 脚本,该脚本集成了 ARP 扫描、端口扫描以及 TCP…

基于Python的药物相互作用预测模型AI构建与优化(上.文字部分)

一、引言 1.1 研究背景与意义 在临床用药过程中,药物相互作用(Drug - Drug Interaction, DDI)是一个不可忽视的重要问题。当患者同时服用两种或两种以上药物时,药物之间可能会发生相互作用,从而改变药物的疗效、增加不良反应的发生风险,甚至危及患者的生命安全。例如,…

Linux环境下的Java项目部署技巧:环境安装

安装 JDK: 第上传 jdk 压缩安装包到服务器 将压缩安装包解压缩: tar -xvf jdk-8uXXX-linux-x64.tar.gz 配置环境变量: 编辑 /etc/profile 文件,在文件末尾添加以下内容: export JAVA_HOME/path/to/jdk //JAVA_HOME…

【系统迁移】将系统迁移到新硬盘中(G15 5520)

文章目录 前言问题描述解决步骤(红色为 debug 步骤)参考文献 前言 参数: 电脑 dell g15 5520硬盘:1T 自带硬盘 海力士 2230 -> 2T 西数蓝盘 2280 问题描述 电脑硬盘过小(且只有一个接口),将…

小智 AI 聊天机器人

小智 AI 聊天机器人 (XiaoZhi AI Chatbot) 👉参考源项目复现 👉 ESP32SenseVoiceQwen72B打造你的AI聊天伴侣!【bilibili】 👉 手工打造你的 AI 女友,新手入门教程【bilibili】 项目目的 本…

MySql运维篇---008:日志:错误日志、二进制日志、查询日志、慢查询日志,主从复制:概述 虚拟机更改ip注意事项

#先登录mysql mysql -uroot -p1234#通过此系统变量,查看当前mysql的版本中默认的日志格式是哪个 show variables like %binlog\_format%;1.2.3 查看 由于日志是以二进制方式存储的,不能直接读取,需要通过二进制日志查询工具 mysqlbinlog 来查…

理解DeepSeek源代码之如何安装triton包

DeepSeek选择了开源路线,在github上可以下载到所有的源代码还有参数(数据集应该没有开源),大语言模型的源代码规模其实非常小,DeepSeek V3的模型函数不过804行,阅读源代码有助于更好理解大语言模型。 1. D…

C++ Primer 标准库类型string

欢迎阅读我的 【CPrimer】专栏 专栏简介:本专栏主要面向C初学者,解释C的一些基本概念和基础语言特性,涉及C标准库的用法,面向对象特性,泛型特性高级用法。通过使用标准库中定义的抽象设施,使你更加适应高级…

为AI聊天工具添加一个知识系统 之83 详细设计之24 度量空间之1 因果关系和过程:认知金字塔

本文要点 度量空间 在本项目(为AI聊天工具添加一个知识系统 )中 是出于对“用”的考量 来考虑的。这包括: 相对-位置 力用(“相”)。正如 法力,相关-速度 体用 (“体”)。例如 重…

如何配置Java JDK

步骤1:点击资源,点击Java下载 https://www.oracle.com/ 步骤2:点击java下载、JDK23下载,下载第一行第一个 步骤3:解压到一个空文件夹下,复制lib地址 步骤4:在设置里面搜索“高级系统设置”;点击…

CodeGPT使用本地部署DeepSeek Coder

目前NV和github都托管了DeepSeek,生成Key后可以很方便的用CodeGPT接入。CodeGPT有三种方式使用AI,分别时Agents,Local LLMs(本地部署AI大模型),LLMs Cloud Model(云端大模型,从你自己…

JAVA安全—反射机制攻击链类对象成员变量方法构造方法

前言 还是JAVA安全,哎,真的讲不完,太多啦。 今天主要是讲一下JAVA中的反射机制,因为反序列化的利用基本都是要用到这个反射机制,还有一些攻击链条的构造,也会用到,所以就讲一下。 什么是反射…

【深度学习】softmax回归的简洁实现

softmax回归的简洁实现 我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。 同样,通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。 本节继续使用Fashion-MNIST数据集,并保持批量大小为256。 import torch …

基础篇03-图像的基本运算

本节将简要介绍Halcon中有关图像的两类基本运算,分别是代数运算和逻辑运算。除此之外,还介绍几种特殊的代数运算。 目录 1.引言 2. 基本运算 2.1 加法运算 2.2 减法运算 2.3 乘法运算 2.4 除法运算 2.5 综合实例 3. 逻辑运算 3.1 逻辑与运算 …

工具的应用——安装copilot

一、介绍Copilot copilot是一个AI辅助编程的助手,作为需要拥抱AI的程序员可以从此尝试进入,至于好与不好,应当是小马过河,各有各的心得。这里不做评述。重点在安装copilot的过程中遇到了一些问题,然后把它总结下&…

Alibaba开发规范_编程规约之命名风格

文章目录 命名风格的基本原则1. 命名不能以下划线或美元符号开始或结束2. 严禁使用拼音与英文混合或直接使用中文3. 类名使用 UpperCamelCase 风格,但以下情形例外:DO / BO / DTO / VO / AO / PO / UID 等4. 方法名、参数名、成员变量、局部变量使用 low…

MATLAB中的IIR滤波器设计

在数字信号处理中,滤波器是消除噪声、提取特征或调整信号频率的核心工具。其中,无限脉冲响应(IIR)滤波器因其低阶数实现陡峭滚降的特性,被广泛应用于音频处理、通信系统和生物医学工程等领域。借助MATLAB强大的工具箱&…

vector容器(详解)

本文最后是模拟实现全部讲解,文章穿插有彩色字体,是我总结的技巧和关键 1.vector的介绍及使用 1.1 vector的介绍 https://cplusplus.com/reference/vector/vector/(vector的介绍) 了解 1. vector是表示可变大小数组的序列容器。…

python学opencv|读取图像(五十二)使用cv.matchTemplate()函数实现最佳图像匹配

【1】引言 前序学习了图像的常规读取和基本按位操作技巧,相关文章包括且不限于: python学opencv|读取图像-CSDN博客 python学opencv|读取图像(四十九)原理探究:使用cv2.bitwise()系列函数实现图像按位运算-CSDN博客…

【VUE案例练习】前端vue2+element-ui,后端nodo+express实现‘‘文件上传/删除‘‘功能

近期在做跟毕业设计相关的数据后台管理系统,其中的列表项展示有图片展示,添加/编辑功能有文件上传。 “文件上传/删除”也是我们平时开发会遇到的一个功能,这里分享个人的实现过程,与大家交流谈论~ 一、准备工作 本次案例使用的…