近年来，生成式AI（Generative AI）如 ChatGPT 已成为广泛应用于工作与生活的智能助手。随着 ChatGPT 的功能不断扩展，用户不仅能使用它完成日常任务，还可以创建个性化的 GPT 应用，满足特定需求。这篇文章将详细讲解如何在 ChatGPT 中制作一个个性化 GPTs 应用。

一、什么是个性化 GPTs？

个性化 GPTs 是基于 ChatGPT 的小型应用，它们可以通过设定独特的规则和功能，为用户提供定制化的体验。通过这种方式，您可以针对特定领域或任务（如教育、营销、创意写作等）设计专属的智能助手。

个性化 GPTs 的核心特性：

1. 定制化行为：通过个性化配置引导 AI 的回答风格与内容。
2. 独特知识注入：增加特定领域的背景知识。
3. 工具整合：支持集成 API、外部数据库等扩展功能。

二、创建个性化 GPTs 的步骤详解

1. 前置准备

必备条件：

• 一个 OpenAI 的账户。
• ChatGPT Plus 订阅（通常更高版本允许更广的定制权限）。
• 基本的 Python 编程或 API 知识（非必需，但有助于工具扩展）。

准备事项：

• 明确需求：确定 GPT 的使用场景，例如客服助手、创意内容生成等。
• 编写相关知识点：如必要的背景知识和参考信息。
• 安装浏览器插件或开发环境（如果需要开发工具支持）。

2. 进入 GPTs 创建界面

1. 登录 ChatGPT，进入 “我的应用” 页面。
2. 点击 “创建新的 GPT 应用”，打开个性化配置界面。

3. 配置应用参数

在 GPT 应用的配置过程中，需要调整以下主要设置：

（1）应用名称与描述

• 给您的 GPT 应用一个清晰的名称（如“AI 写作助手”）。
• 描述应用的功能及用途，方便您或其他用户理解。

（2）行为设计

• 引导语：设计开场白，明确 AI 的行为基调。
  示例：

  "你好，我是 AI 写作助手，可以帮助你优化文章、生成创意内容、检查语法等。"

• 样式与语气：根据需求调整语气（如正式、幽默或友好）。

（3）知识注入

为 GPT 应用提供背景知识，可通过以下方法实现：

• 预设上下文：在引导语中直接说明知识范围。
• 文档上传：一些高级版本支持上传特定文档供参考。
• API 集成：使用外部数据库提供实时数据。

（4）限制功能范围

• 控制回答的主题范围，避免内容过于发散。
• 添加敏感词过滤，确保应用安全。

4. 测试和优化

测试：

完成配置后，可以进入测试模式，模拟用户交互。

• 测试问题：尝试提问与您应用相关的问题，观察回答是否符合预期。
• 边界测试：向 GPT 提出偏离主题的请求，查看其处理能力。

优化：

根据测试结果，返回配置页面进行调整，重点关注：

• 回答逻辑：是否准确贴合主题。
• 语气与风格：是否符合设计目标。
• 响应效率：是否快速给出答案。

5. 工具与功能扩展

如果需要增强 GPT 应用的功能，可以通过以下方式实现扩展：

（1）整合外部 API

通过调用外部服务（如天气预报、新闻数据等），让 GPT 更具动态能力。
示例：

• 调用 OpenWeather API 获取实时天气。
• 接入 Notion API 处理任务清单。

（2）添加插件

支持安装官方或第三方插件，扩展应用的功能。例如：

• 翻译插件。
• 数据分析插件。

（3）与现有系统集成

通过 Python 或 JavaScript 开发接口，让您的 GPT 应用与业务系统互联。

6. 发布与共享

完成配置和测试后，您可以选择将应用设置为：

• 私人使用：仅自己可用。
• 共享链接：生成共享链接供特定用户使用。
• 公开发布：提交至 OpenAI 应用商店，供全球用户使用。

三、常见问题及解决方案

四、个性化 GPTs 应用实例

以下是两个实际应用案例的展示：

案例 1：智能面试助手

• 功能：模拟面试官，根据行业及职位提供个性化问题与反馈。

• 实现：

  • 设置引导语为：“我是面试助手，可根据你的求职目标提供模拟面试问题。”
  • 整合行业数据库，通过 API 提供实时就业趋势。

案例 2：内容创意生成器

• 功能：帮助用户生成社交媒体文案、营销创意。

• 实现：

  • 设置 GPT 风格为幽默、吸引眼球。
  • 提供模板选择功能（如短文案、长故事等）。

五、总结与展望

通过以上步骤，您可以快速创建一个满足特定需求的个性化 GPT 应用。未来，随着 GPT 技术的发展，我们可以期待更多功能，如更高效的插件支持、更自然的多轮对话，以及更多与现实场景的融合。

在数据处理和分析工作中，Excel 是常见的工具，而 Python 凭借其强大的库生态，为 Excel 的操作提供了高效、灵活的解决方案。本文将带你全面了解如何用 Python 与 Excel 进行交互，涵盖常用库、代码实例、关键知识点总结，并附上思维导图。

一、常用库简介

以下是 Python 操作 Excel 的常用库：

1. openpyxl
   用于读取、写入 Excel（.xlsx 格式）。
2. pandas
   数据分析的强大工具，可快速处理 Excel 数据。
3. xlrd
   用于读取 Excel 文件（支持 .xls 和部分 .xlsx）。
4. xlwt
   用于写入 Excel 文件（主要用于 .xls）。
5. xlsxwriter
   强调创建复杂格式的 .xlsx 文件。
6. pyexcel
   多格式支持的库，适合跨文件类型操作。

二、代码实例

示例 1：用 openpyxl 创建并写入 Excel 文件

from openpyxl import Workbook

# 创建一个工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 写入数据
ws['A1'] = "姓名"
ws['B1'] = "成绩"
ws.append(["张三", 90])
ws.append(["李四", 85])

# 保存文件
wb.save("example_openpyxl.xlsx")
print("Excel 文件已创建！")

示例 2：用 pandas 读取和写入 Excel 文件

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("example_openpyxl.xlsx")
print("读取的内容：")
print(df)

# 修改数据并写入新文件
df.loc[1, '成绩'] = 95  # 修改李四的成绩
df.to_excel("example_pandas.xlsx", index=False)
print("修改后的文件已保存！")

示例 3：用 xlsxwriter 创建带样式的 Excel 文件

import xlsxwriter

# 创建一个工作簿
workbook = xlsxwriter.Workbook("example_xlsxwriter.xlsx")
worksheet = workbook.add_worksheet()

# 定义格式
bold = workbook.add_format({'bold': True})
center = workbook.add_format({'align': 'center'})

# 写入带格式的内容
worksheet.write('A1', '姓名', bold)
worksheet.write('B1', '成绩', bold)
worksheet.write_row('A2', ['张三', 90])
worksheet.write_row('A3', ['李四', 85], center)

# 关闭工作簿
workbook.close()
print("Excel 文件已创建并带样式！")

三、关键知识点总结

四、思维导图

以下是 Python 与 Excel 交互的知识结构思维导图：

Python 与 Excel 交互
├── 常用库
│   ├── openpyxl
│   ├── pandas
│   ├── xlrd/xlwt
│   ├── xlsxwriter
│   ├── pyexcel
├── 文件格式
│   ├── .xls
│   ├── .xlsx
├── 主要功能
│   ├── 数据读取
│   │   ├── 单元格/区域
│   │   ├── 数据框
│   ├── 数据写入
│   │   ├── 单元格精确写入
│   │   ├── 数据框批量写入
│   ├── 文件格式化
│   │   ├── 设置字体、颜色
│   │   ├── 加入公式
│   ├── 文件性能优化
│       ├── 批量处理
│       ├── 内存管理

五、总结

使用 Python 操作 Excel 不仅效率高，还能满足复杂的需求。从简单的读取与写入，到格式化与性能优化，Python 提供了丰富的工具选择。推荐初学者从 openpyxl 和 pandas 入手，逐步深入了解其他库的功能。

通过上述实例和知识点，你将能轻松应对日常的 Excel 数据处理任务！

解释：

这个错误表明你尝试导入的lxml.html.clean模块已经变成了一个独立的项目。在旧版本的lxml库中，lxml.html.clean是lxml的一部分，但现在它已经被分离出来，作为一个独立的第三方库。

解决方法：

1. 你需要安装新的lxml独立版本，可以通过pip安装：

   
   
   
   pip install lxml-clean

2. 修改你的代码，将导入语句从from lxml.html.clean import Cleaner

   改为from lxml_clean import Cleaner。

3. 如果你的代码中还有其他lxml.html.clean相关的引用，也需要做出相应的修改。

确保在修改代码后，重新运行你的程序以验证问题是否已经解决。

在Python的Masonite框架中，实现限流机制通常可以通过中间件来实现。以下是一个简单的示例，展示了如何创建一个中间件来限制每分钟内的请求次数。

首先，在你的应用的app/http/middleware目录下创建一个新的中间件文件ThrottleMiddleware.py：

from masonite.request import Request
from masonite.response import Response
 
class ThrottleMiddleware:
    def before(self, request: Request, response: Response):
        # 检查是否已经超出了限制次数
        if 'X-Throttle-Limit' in request.headers:
            limit = int(request.headers.get('X-Throttle-Limit'))
            if request.user().throttle_exceeded(limit):
                return response.json({'error': 'Too Many Requests'}, status=429)
 
    def after(self, request: Request, response: Response):
        # 在这里可以记录请求或更新限制计数器
        pass

然后，在app/User.py模型中添加限流逻辑：

from masonite import Session
 
class User:
    ...
 
    def throttle_exceeded(self, limit):
        # 获取当前用户的请求计数器
        request_count = Session.get('request_count', 0)
 
        # 如果请求次数超过限制，返回True
        if request_count >= limit:
            return True
 
        # 否则更新请求计数并返回False
        Session.set('request_count', request_count + 1)
        return False

最后，在routes.py中注册中间件：

from masonite.routes import Get, Post, Route
from app.http.middleware import ThrottleMiddleware
 
ROUTES = [
    Get('/').middleware(ThrottleMiddleware),
    # 其他路由
]

这样，每当有请求通过/路由时，就会触发ThrottleMiddleware中间件，从而实现限流保护。记得在config/app.py中配置Session驱动，以便在中间件中使用Session来记录请求次数。

from masonite.facades import View
 
def test(view):
    # 使用Facade模式渲染视图并返回响应
    return View.render('view', {'key': 'value'})

在这个例子中，我们导入了Masonite的View Facade，并在test函数中使用它来渲染名为view的视图模板，同时传递一个包含键值对的字典作为上下文。这是一个简化的示例，展示了如何在Masonite框架中使用Facade模式来简化对于依赖项的访问。

Masonite 是一个Python编写的web框架，它提供了一个简洁而强大的开发环境，帮助开发者更快速地构建Web应用。

安装Masonite的步骤如下：

1. 确保Python环境已经安装，推荐使用Python 3.6以上版本。
2. 使用pip安装Masonite：

pip install masonite

3. 创建一个新的Masonite项目：

masonite new myproject

4. 进入项目目录：

cd myproject

5. 运行数据库迁移，创建本地数据库，并生成数据库迁移文件：

masonite migrate

6. 启动开发服务器：

masonite serve

以上步骤会启动一个开发服务器，默认监听在localhost的8000端口。

注意：确保在安装Masonite之前，系统的环境变量已经配置正确，以便能够找到Python和pip命令。

import shelve
 
class ExampleClass:
    def __init__(self, name, value):
        self.name = name
        self.value = value
 
    def display(self):
        print(f"{self.name} => {self.value}")
 
# 创建ExampleClass实例
example_instance = ExampleClass("example", 1)
 
# 持久化实例到shelf
with shelve.open('example_shelf.db') as shelf:
    shelf['example_object'] = example_instance
 
# 从shelf中恢复实例
with shelve.open('example_shelf.db') as shelf:
    recovered_instance = shelf['example_object']
 
# 显示恢复的实例
recovered_instance.display()

这段代码演示了如何创建一个简单的类实例，并将其保存到一个shelf文件中。然后，代码展示了如何从shelf中恢复这个实例并调用其方法。这个过程演示了如何使用shelve模块来存储和访问Python对象。

在Python中，对象复制通常可以通过内置的copy模块来实现。copy模块提供了copy函数进行浅复制，以及deepcopy函数进行深复制。

浅复制(copy): 复制对象本身，但不复制对象内部的子对象。

深复制(deepcopy): 复制对象及其内部的所有子对象。

以下是使用copy模块的例子：

import copy
 
# 浅复制示例
original_list = [1, 2, 3, [4, 5]]
copied_list = copy.copy(original_list)
 
original_list[3][0] = "changed"
 
print(original_list)  # 输出: [1, 2, 3, ['changed', 5]]
print(copied_list)    # 输出: [1, 2, 3, [4, 5]]
 
# 深复制示例
original_dict = {1: [2, 3], 2: [4, 5]}
deep_copied_dict = copy.deepcopy(original_dict)
 
original_dict[1][0] = "changed"
 
print(original_dict)  # 输出: {1: [‘changed’, 3], 2: [4, 5]}
print(deep_copied_dict)  # 输出: {1: [2, 3], 2: [4, 5]}

在这个例子中，我们创建了一个列表和一个字典，并分别对它们进行了浅复制和深复制。我们修改了原始列表中嵌套列表的一个元素，并观察了浅复制和深复制的结果。可以看到浅复制的副本在这种情况下受到影响，而深复制的副本则保持原样。

报错信息 "module 'numpy' has no attribute" 表示尝试从 numpy 模块访问一个不存在的属性。这通常是由于代码中的拼写错误或者是在更新 numpy 库之后代码中的某些部分不再兼容。

解决方法：

1. 检查属性名是否拼写正确。
2. 确认代码中使用的 numpy 版本与导入该属性的方式是否兼容。
3. 如果是在使用 sklearn 库时遇到此错误，请确保 numpy 的版本与 sklearn 所依赖的版本兼容。
4. 尝试更新 numpy 到最新版本：pip install --upgrade numpy。
5. 如果问题依旧，尝试重新安装 numpy：pip uninstall numpy 然后 pip install numpy。

如果这些步骤不能解决问题，请提供更具体的错误信息，包括哪个属性无法找到以及出现错误的代码上下文。

在Python的Masonite框架中创建一个计划任务，你需要定义一个命令并将其添加到计划任务中。以下是一个简单的例子：

1. 创建一个命令:

from masonite.command import Command
 
class HelloCommand(Command):
    """
    Prints 'Hello World' to the console.
    """
    def run(self):
        print('Hello World')

2. 注册这个命令到schedule方法内的Kernel类:

from masonite.scheduling import Scheduler
from masonite.view import View
from app.HelloCommand import HelloCommand
 
class Kernel:
    ...
    def schedule(self, scheduler: Scheduler):
        scheduler.command(HelloCommand()).every().minute()

在这个例子中，我们创建了一个简单的HelloCommand命令，它打印出"Hello World"到控制台。然后在Kernel类的schedule方法中，我们使用了Scheduler对象来注册这个命令，并设置了这个命令每分钟运行一次。

确保你的计划任务在schedule方法中正确定义，并且你的应用程序的Kernel类继承自masonite.app.AppKernel。计划任务将通过cron作业调度执行。