Python新手入门之编写一个自动诗歌生成器
配置Python3.8+环境，安装requests与python-dotenv库，创建.env文件安全存储API密钥；通过构造精准Prompt调用大模型API，解析JSON响应生成五言绝句。脚本实现从用户输入主题到输出诗歌的完整流程。
环境准备：让 Python ready for AI
先确认你装的是 Python 3.8 或更高版本。安装时务必勾选“Add Python to PATH”，这样后面才能在命令行里直接调用它。装完后，打开终端（Windows 下用 cmd 或 PowerShell，Mac 下用终端），输入python --version，看到版本号就对了。
接下来要装两个核心库：
requests——Python 世界里的“快递员”，负责向大模型 API 发请求、取结果。python-dotenv——你的“保险箱”，用来安全存储 API 密钥，避免把它直接写在代码里泄露出去。
pip install requests python-dotenv
配置密钥：拿到通往 AI 世界的“钥匙”
大模型调用需要一把钥匙——API Key。就跟点外卖得先注册账号获取令牌一样。 市面上大模型提供商不少（OpenAI、月之暗面、阿里云等等），注册流程大同小异。大致是这样：- 登录大模型平台的控制台。
- 找到“API Keys”管理页面，创建新密钥。
- 复制生成的那串长字符（比如
sk-...）。
.env 的文件，内容如下：
代码通过读取这个文件获取密钥，既方便又安全。OPENAI_API_KEY=sk-你的真实密钥在这里
核心实战：5 分钟构建自动诗歌生成器
环境就绪、密钥在手，现在来完成今天的核心任务：写一个能根据主题自动生成五言绝句的 Python 脚本，就叫它poem_generator.py。
1. 导入模块与加载配置
先告诉 Python 要用哪些工具，再把刚才存好的密钥读出来。import os
import requests
from dotenv import load_dotenv
# 加载 .env 文件中的环境变量
load_dotenv()
# 获取 API 密钥
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not api_key:
raise ValueError("未找到 API 密钥，请检查 .env 文件配置")
这一段干了两件事：引入必要的库，从环境变量中安全提取密钥。没找到密钥就直接报错，避免后面无效运行。
2. 构造 Prompt：给 AI 下达精准指令
和大模型打交道，关键就是 Prompt（提示词）。你可以把它理解为给 AI 的“任务说明书”。说明书写得越清楚，AI 产出的结果就越靠谱。 要让 AI 写五言绝句，可以这样设计 Prompt：def build_prompt(topic):
return f"""
你是一位精通中国古典文学的诗人，擅长创作五言绝句。
请以"{topic}"为主题，创作一首诗。
要求：
1. 严格遵循五言绝句格式（四句，每句五个字）。
2. 押韵自然，意境优美。
3. 只输出诗歌内容，不要包含标题或额外解释。
"""
这里用了几个技巧：角色设定（精通古典文学的诗人）、具体约束（五言、押韵、无废话）和变量插入（ {topic} ）。这种结构能让大模型迅速进入状态，输出高质量内容。
3. 发送请求与解析响应
这里算是整个流程最带技术含量的地方。用requests 库向 API 接口发一个 HTTP POST 请求，把用户的 Prompt 包装成 JSON 格式。
def generate_poem(topic):
url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions" # 这里以通用接口为例，不同厂商地址可能不一样
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gpt-3.5-turbo", # 选模型，也可以换其他兼容的
"messages": [
{"role": "user", "content": build_prompt(topic)}
],
"temperature": 0.7 # 控制创造性，0.7 是个平衡点
}
try:
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=10)
response.raise_for_status() # 状态码不是 200 就抛异常
# 解析 JSON 响应
result = response.json()
poem_content = result["choices"][0]["message"]["content"]
return poem_content.strip()
except requests.exceptions.RequestException as e:
return f"请求失败：{e}"
逻辑很清楚：
- 构建请求头：带上身份认证信息。
- 构建载荷（Payload）：指定模型、传入消息列表。注意
messages是个列表，单轮对话也照此办理。 - 发送与处理：用
post发请求，raise_for_status()确保网络通畅。 - 提取数据：大模型返回的是复杂的 JSON 对象，要从
choices→message→content这条路径挖下去，那里才是诗。
4. 运行与测试
最后把各部分组装起来，加个简单的用户交互入口：if __name__ == "__main__":
print("? 欢迎使用 AI 诗歌生成器！")
user_topic = input("请输入一个主题（例如：春天、月亮、离别）：")
if user_topic:
print("n正在构思诗句...n")
poem = generate_poem(user_topic)
print(f"【{user_topic}】n{poem}")
else:
print("未输入主题，程序退出。")
保存文件后，终端里跑 python poem_generator.py。输入“春天”，几秒后就能看到类似这样的输出：
春晨晓露润桃枝，
燕语莺啼入画池。
最是一年好光景，
东风拂柳惹相思。
理解背后的工作流
别看这只是一个诗歌生成器，但你已经掌握了 AI 原生应用开发的最基本范式：输入 → 构造 Prompt → 调用 API → 解析 JSON → 输出。 在这个过程中，Python 扮演着“胶水语言”的角色——它不需要会写诗，只需要把用户的需求翻译成大模型能懂的指令，再大模型的回复整理好展示给你。requests 库处理了复杂的网络通信细节，JSON 格式确保了数据交换的标准化。
对初学者来说，不必一开始就钻深度学习原理或神经网络架构的牛角尖。利用现有的大模型 API，配合简单的 Python 脚本，就能快速做出有实际价值的应用。无论是写诗、写文案，还是未来更复杂的多轮对话机器人，核心逻辑都是一脉相承的。现在不妨试试去修改 Prompt 里的要求，比如让 AI 写首“现代诗”或者“藏头诗”，看看会发生什么有趣的事情。 
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