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当你写的代码少感觉不到主函数的优势，但如果一个项目程序大的话主函数＋其他的逻辑自定义的函数就体现出优势了，你发现控制一部分有错误或者你想修改某一部分的逻辑控制就可以快速的找到对应的部分，当然你也可以完全不用函数来写，不过我敢保证这是很蠢的办法，非常不便于维护
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朋友圈很多人都想学python，有一个很重要的原因是它非常适合入门。对于 人工智能算法 的开发，python有其他编程语言所没有的独特优势， 代码量少 ，开发者只需把精力集中在算法研究上面。
本文介绍一个用python开发的，自动与美女尬聊的小软件。以下都是满满的干货，是我工作之余时写的，经过不断优化，现在分享给大家。那现在就让我们抓紧时间开始吧！
准备：
编程工具IDE：pycharm
python版本： 3.6.0
首先新建一个py文件，命名为：ai_chat.py
PS： 以下五步的代码直接复制到单个py文件里面就可以直接运行。为了让读者方便写代码，我把代码都贴出来了，但是排版存在问题，我又把在pycharm的代码排版给截图出来。
第一步： 引入关键包
简单介绍一下上面几个包的作用： pickle 包 是用来对数据序列化存文件、反序列化读取文件，是人类不可读的，但是计算机去读取时速度超快。（就是用记事本打开是乱码）。 而 json包 是一种文本序列化，是人类可读的，方便你对其进行修改（记事本打开，可以看到里面所有内容，而且都认识。） gensim 包 是自然语言处理的其中一个python包，简单容易使用，是入门NLP算法必用的一个python包。 jieba包 是用来分词，对于算法大咖来说效果一般般，但是它的速度非常快，适合入门使用。
以上这些包，不是关键，学习的时候，可以先跳过。等理解整个程序流程后，可以一个一个包有针对性地去看文档。
第二步：静态配置
这里path指的是对话语料（训练数据）存放的位置，model_path是模型存储的路径。
这里是个人编程的习惯，我习惯把一些配置，例如：文件路径、模型存放路径、模型参数统一放在一个类中。当然，实际项目开发的时候，是用config 文件存放，不会直接写在代码里，这里为了演示方便，就写在一起，也方便运行。
第三步： 编写一个类，实现导数据、模型训练、对话预测一体化
首次运行的时候，会从静态配置中读取训练数据的路径，读取数据，进行训练，并把训练好的模型存储到指定的模型路径。后续运行，是直接导入模型，就不用再次训练了。
对于model类，我们一个一个来介绍。
initialize() 函数和 __init__() 函数 是对象初始化和实例化，其中包括基本参数的赋值、模型的导入、模型的训练、模型的保存、最后返回用户一个对象。
__train_model() 函数，对问题进行分词，使用 gesim 实现词袋模型，统计每个特征的 tf-idf , 建立稀疏矩阵，进而建立索引。
__save_model() 函数 和 __load_model() 函数 是成对出现的，很多项目都会有这两个函数，用于保存模型和导入模型。不同的是，本项目用的是文件存储的方式，实际上线用的是数据库
get_answer() 函数使用训练好的模型，对问题进行分析，最终把预测的回答内容反馈给用户。
第四步：写三个工具类型的函数，作为读写文件。
其中，获取对话材料，可以自主修改对话内容，作为机器的训练的数据。我这里只是给了几个简单的对话语料，实际上线的项目，需要大量的语料来训练，这样对话内容才饱满。
这三个工具函数，相对比较简单一些。其中 get_data() 函数，里面的数据是我自己编的，大家可以根据自己的习惯，添加自己的对话数据，这样最终训练的模型，对话方式会更贴近自己的说话方式。
第五步： 调用模型，进行对话预测
主函数main()， 就是你整个程序运行的起点，它控制着所有步骤。
运行结果：
程序后台运行结果：
如果有疑问想获取源码（ 其实代码都在上面 ），可以后台私信我，回复：python智能对话。 我把源码发你。最后，感谢大家的阅读，祝大家工作生活愉快！
一般来说，Python程序员可能是这样写main()函数的：
"""Module docstring.
This serves as a long usage message.
"""import sysimport getoptdef main():
# parse command line options
try:
opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "h", ["help"]) except getopt.error, msg: print msg print "for help use --help"
sys.exit(2) # process options
for o, a in opts: if o in ("-h", "--help"): print __doc__
sys.exit(0) # process arguments
for arg in args:
process(arg) # process() is defined elsewhereif __name__ == "__main__":
main()1234567891011121314151617181920212223242526
Guido也承认之前自己写的main()函数也是类似的结构，但是这样写的灵活性还不够高，尤其是需要解析复杂的命令行选项时。为此，他向大家提出了几点建议。
添加可选的 argv 参数
首先，修改main()函数，使其接受一个可选参数 argv，支持在交互式shell中调用该函数：
def main(argv=None):
if argv is None:
argv = sys.argv # etc., replacing sys.argv with argv in the getopt() call.1234
这样做，我们就可以动态地提供 argv 的值，这比下面这样写更加的灵活：
def main(argv=sys.argv):
# etc.12
这是因为在调用函数时，sys.argv 的值可能会发生变化；可选参数的默认值都是在定义main()函数时，就已经计算好的。
但是现在sys.exit()函数调用会产生问题：当main()函数调用sys.exit()时，交互式解释器就会推出！解决办法是让main()函数的返回值指示退出状态（exit status）。因此，最后面的那行代码就变成了这样：
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())12
并且，main()函数中的sys.exit(n)调用全部变成return n。
定义一个Usage()异常
另一个改进之处，就是定义一个Usage()异常，可以在main()函数最后的except子句捕捉该异常：
import sysimport getoptclass Usage(Exception):
def __init__(self, msg):
self.msg = msgdef main(argv=None):
if argv is None:
argv = sys.argv try: try:
opts, args = getopt.getopt(argv[1:], "h", ["help"]) except getopt.error, msg: raise Usage(msg) # more code, unchanged
except Usage, err: print sys.stderr, err.msg print sys.stderr, "for help use --help"
return 2if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())123456789101112131415161718192021222324
这样main()函数就只有一个退出点（exit）了，这比之前两个退出点的做法要好。而且，参数解析重构起来也更容易：在辅助函数中引发Usage的问题不大，但是使用return 2却要求仔细处理返回值传递的问题。
print 'main'当脚本作为执行脚本时__name__的值为__main__当脚本作为模块时__name__为模块文件名。
main函数在程序中大多数是必须存在的。C语言标准中强制要求main函数的返回值类型为int，main函数的返回值是传递给操作系统，让操作系统判断程序的执行情况。
一个程序，无论复杂或简单，总体上都是一个“函数”；这个函数就称为“main 函数”，也就是“主函数”。比如有个“做菜”程序，那么“ 做菜 ”这个过程就是“主函数”。在主函数中，根据情况，你可能还需要调用“买菜，切菜，炒菜”等子函数。
main函数在程序中大多数是必须存在的，但是依然有例外情况，比如windows编程中可以编写一个动态链接库模块，这是其他windows程序可以使用的代码。由于DLL模块不是独立的程序，因此不需要main函数。
从函数的形势看，函数分两类：
无参函数。printstar和print_message就是无参函数。在调用无参函数时，主调函数并不将数据传送给被调用函数，一般用来执行指定的一组操作。
有参函数。在调用函数时，在主调函数和被调用函数之间有数据传递。也就是说，主调函数可以将数据传递给被调用函数使用，被调用函数中的数据也可以带回来供主调函数使用。