了解如何使用Python创建Chatbot。 在本教程中，我们将使用 Chatterbot 库创建聊天机器人。 我们将使用 Flask Framework在Web上部署聊天机器人。 本教程更改也可用于Django。

最终我们创建的聊天机器人页面如下：

代码已经上传到Github： 点我

每个聊天机器人都有一个主题。我们的聊天机器人将回答用户对冠状病毒疾病的问题。它将问候用户，与他们互动，并给出Covid-19的答案。

Installing Chatbot Required Libraries

所有的库都安装在 Virtualenv

了解如何使用Python创建Chatbot。 在本教程中，我们将使用Chatterbot库创建聊天机器人。 我们将使用Flask Framework在Web上部署聊天机器人。 本教程更改也可用于Django。最终我们创建的聊天机器人页面如下：代码已经上传到Github：点我每个聊天机器人都有一个主题。我们的聊天机器人将回答用户对冠状病毒疾病的问题。它将问候用户，与他们互动，并给出Covid-19的答案。Installing Chatbot Required Libraries所有的库都安装在Vi 话不多说直接上成品。 实现 机器人 的方式很多，可以深度学习训练 机器人 使其能与我们进行交流，但是请记住，所拥有的数据越多，机器学习的效果越好。所有自行创建的 机器人 普遍比较智障，所有这里我推荐的使用网络上的 机器人 接口（当然也不是特别聪明）进行，而且方便简单。 那么接下来就开始正题吧！ 导入requests 库和 Flask 这个不必多废话吧，要进行请求接口， 网页 就必须要用到的一个库，安装也是十分的简单，pip insatll requ from flask import Flask , request, jsonify from chatterbot import ChatBot from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer app = Flask (__name__) chatbot = ChatBot('MyChatBot') trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot) trainer.train("chatterbot.corpus.english") @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): data = request.get_json() message = data['message'] response = chatbot.get_response(message) return jsonify({'message': str(response)}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) 此代码将创建一个 Flask 应用程序和一个ChatterBot实例。在`/chat`路由上，使用POST方法接受一个包含消息的JSON对象，并返回一个包含 聊天 机器人 响应的JSON对象。 3. 运行应用程序 运行以下命令启动应用程序： python app.py 现在，您可以在浏览器中访问`http://localhost:5000`并开始与您的 聊天 机器人 聊天 。 注意：这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求来进行扩展和优化。