from zhipuai import ZhipuAI #获取用户输入的命令行参数 import sys #判断用户输入的参数是否为 2 if len(sys.argv) != 2: print("请输入一个问题") sys.exit() #获取用户输入的第一个参数 Problem = sys.argv[1] client = ZhipuAI(api_key="填写API_KEY") response = client.chat.completions.create( model="glm-4-flash", messages=[ { "role": "system", "content": "你是一个乐于解答各种问题的助手，你的任务是为用户提供专业、准确、有见地的建议。" }, { "role": "user", "content": Problem } ], top_p= 0.7, temperature= 0.95, max_tokens=200, #最大的返回字数 tools = [{"type":"web_search","web_search":{"search_result":True}}], ) print(response.choices[0].message) #一次性输出所有结果

<think>好的，用户想实现一个基于ZhipuAI的命令行问答程序，使用Python和ZhipuAI的API。首先，我需要确认用户的具体需求：创建一个简单的Python程序，接收单个命令行参数作为问题，然后调用智谱的聊天完成接口，返回答案。 首先，用户可能需要安装必要的Python库。比如，requests库用于发送HTTP请求，以及python-dotenv来管理环境变量中的API密钥。这些是常见的基础步骤，需要先检查是否已经安装，如果没有的话需要提示用户安装。 接下来，用户需要获取ZhipuAI的API密钥。通常，这需要注册账号并生成API key，然后保存在本地的.env文件中，避免硬编码在代码里。这样既安全又方便管理。 然后是代码结构部分。程序需要读取命令行参数，这可以通过argparse模块来实现。同时，要处理API的调用，构造请求头，发送POST请求到ZhipuAI的端点，并处理返回的JSON数据。这里需要考虑异常处理，比如网络问题、API返回错误等情况，但用户可能只需要基础版本，暂时可以不深入异常处理，但最好在回答中提及。 另外，需要构造符合ZhipuAI API要求的请求体，比如模型名称、消息列表（包含用户的问题）。用户可能不太清楚具体的API参数，所以需要给出示例代码中的参数，比如model可能对应具体的模型名称，需要查阅ZhipuAI的文档确认，但假设用户已经知道或者使用默认的模型。 测试部分，用户需要知道如何运行程序，例如在命令行输入python script.py "你的问题"。同时，提醒用户替换API密钥，并确保网络连接正常。 最后，生成相关问题时，需要考虑用户可能的后续疑问，比如错误处理、解析复杂响应、异步调用或者封装成类，这些都是自然延伸的问题，有助于用户进一步开发。 需要确保所有代码示例符合Python语法，使用正确的缩进，特别是代码块部分。同时，按照用户要求，数学公式用$...$，但在这个问题中可能用不到数学公式，所以不需要特别处理。回答使用中文，结构清晰，分步骤说明，确保用户能够逐步跟随实现。</think>以下是使用Python和ZhipuAI API创建命令行问答程序的实现步骤： ### 1. 环境准备 ```bash pip install requests python-dotenv ``` ### 2. 获取API密钥 1. 登录ZhipuAI控制台创建API密钥 2. 新建`.env`文件保存密钥： ```env ZHIPUAI_API_KEY=your_api_key_here ``` ### 3. 核心代码实现 ```python import os import argparse from dotenv import load_dotenv import requests load_dotenv() def query_zhipuai(question: str) -> str: url = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v3/chat/completions" headers = { "Authorization": f"Bearer {os.getenv('ZHIPUAI_API_KEY')}", "Content-Type": "application/json" } payload = { "model": "chatglm-pro", "messages": [{ "role": "user", "content": question }] } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) return response.json()['choices'][0]['message']['content'] if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("question", type=str, help="Input your question") args = parser.parse_args() print(query_zhipuai(args.question)) ``` ### 4. 运行程序 ```bash python chat_cli.py "如何学习Python?" ```