星糖曙光
星糖曙光

基于Python和开源框架的简单聊天交互软件代码实现

代码使用Flask作为后端框架，Socket.IO实现实时通信，并集成简单的AI对话功能。

代码实现：基于Flask的聊天交互软件

1. 环境准备

安装所需依赖：

pip install flask flask-socketio transformers
2. 代码实现
from flask import Flask, render_template, request
from flask_socketio import SocketIO, send
from transformers import pipeline

# 初始化Flask和Socket.IO
app = Flask(__name__)
app.config['SECRET_KEY'] = 'your_secret_key'
socketio = SocketIO(app)

# 加载预训练的AI对话模型（Hugging Face Transformers）
chatbot = pipeline("conversational", model="microsoft/DialoGPT-medium")

# 用户数据存储（模拟兴趣标签）
users = {
    "user1": {"name": "Alice", "interests": ["music", "movies"]},
    "user2": {"name": "Bob", "interests": ["sports", "games"]},
}

# 首页路由
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

# 实时聊天功能
@socketio.on('message')
def handle_message(msg):
    print(f"Received message: {msg}")
    # 使用AI模型生成回复
    response = chatbot(msg)[0]['generated_text']
    send(response, broadcast=True)

# 兴趣匹配功能
@app.route('/match', methods=['POST'])
def match_users():
    user_id = request.form.get('user_id')
    if user_id not in users:
        return "User not found", 404
    
    current_user = users[user_id]
    matched_users = []
    for uid, data in users.items():
        if uid != user_id and set(current_user['interests']).intersection(data['interests']):
            matched_users.append(data['name'])
    
    return {"matched_users": matched_users}

# 运行应用
if __name__ == '__main__':
    socketio.run(app, debug=True)
3. 前端页面（templates/index.html）
DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Chat Apptitle>
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/socket.io/4.0.1/socket.io.js">script>
    <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js">script>
head>
<body>
    <h1>Welcome to the Chat Apph1>
    <div id="chat">
        <ul id="messages">ul>
    div>
    <input id="myMessage" autocomplete="off" placeholder="Type a message...">
    <button onclick="sendMessage()">Sendbutton>

    <h2>Find Matchesh2>
    <form id="matchForm">
        <input type="text" name="user_id" placeholder="Enter your user ID">
        <button type="button" onclick="findMatches()">Matchbutton>
    form>
    <div id="matches">div>

    <script>
        // 连接Socket.IO服务器
        const socket = io();

        // 接收消息并显示
        socket.on('message', function(msg) {
            $('#messages').append($('
  • ').text(msg));
        });

        // 发送消息
        function sendMessage() {
            const msg = $('#myMessage').val();
            socket.send(msg);
            $('#myMessage').val('');
        }

        // 查找匹配用户
        function findMatches() {
            const formData = $('#matchForm').serialize();
            $.post('/match', formData, function(data) {
                $('#matches').html('Matched Users: ' + data.matched_users.join(', '));
            });
        }
    script>
body>
html>

    • 4. 功能说明

    1. 实时聊天：通过Socket.IO实现消息的实时发送与接收，支持多用户同时在线聊天。
    2. AI对话：集成Hugging Face的DialoGPT模型，提供智能回复功能。
    3. 兴趣匹配：根据用户的兴趣标签（如音乐、电影、运动等）匹配相似用户。

    5. 运行步骤

    1. 将代码保存为app.py，前端页面保存为templates/index.html。
    2. 运行应用：
      python app.py
    3. 打开浏览器访问http://127.0.0.1:5000，即可体验聊天和匹配功能。

    6. 扩展方向

    • 用户注册与登录：增加用户注册、登录功能，使用数据库（如SQLite或MySQL）存储用户信息。
    • 多模态交互：集成语音识别（Whisper）或图像生成（DALL-E）功能。
    • 地理位置社交：结合LBS API实现“附近的人”功能。
    • 部署上线：使用Docker容器化部署，结合云服务（如阿里云、AWS）发布应用。

    如果需要更复杂的实现（如多模态交互、数据库集成等），可以参考GitHub上的开源项目（如AstrBot、LobeChat）。

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