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"告訴我關于Python的知識"
改進示例：
"請用通俗易懂的方式解釋Python中的列表推導式（list comprehension），并給出3個不同復雜度的代碼示例"

# 對應提問的代碼示例
question = """我需要用Python處理一個包含數字的列表，要求：
1. 過濾掉所有奇數
2. 將剩余數字乘以2
3. 最終結果按降序排列
請給出使用列表推導式的實現方法"""

2. 結構化你的提示

使用清晰的格式標記關鍵要素：

請扮演資深Python開發者，完成以下任務：
【任務描述】
開發一個天氣查詢程序，要求：
- 支持城市名稱輸入
- 顯示溫度、濕度和天氣狀況
- 輸出包含表情符號

【約束條件】
- 使用requests庫
- 數據源為openweathermap API
- 代碼不超過50行

【輸出要求】
返回完整可運行的代碼，并添加中文注釋

3. 提供上下文信息

場景化提問示例：
"我正在學習初中物理的電路章節，對串聯和并聯的區別感到困惑。請用生活中常見的電池和燈泡舉例說明兩者的區別，并畫出ASCII示意圖"

# 上下文增強的代碼提問示例
context = """我現有的代碼如下：
def calculate_area(radius):
    return 3.14 * radius * radius

現在需要增加功能：
1. 添加類型注解
2. 處理負數輸入
3. 支持圓形和矩形計算"""

4. 分步引導對話

多輪對話示例：

用戶：請用Python實現快速排序算法
ChatGPT：（給出基礎實現）

用戶：現在需要滿足以下改進：
1. 添加對字符串列表的支持
2. 增加執行時間統計
3. 處理包含None的輸入
請修改原有代碼

5. 設定輸出格式

明確指定響應格式要求：

請以Markdown表格形式對比Python和JavaScript的以下特性：
| 比較維度 | 語法差異 | 典型應用場景 | 學習難度 |
|---------|---------|-------------|---------|
（包含變量聲明、函數定義等5個維度）

三、實用代碼示例

示例1：API調用最佳實踐

import openai

def ask_chatgpt(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是一位資深的Python開發工程師"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.7,  # 控制創造性（0-1）
        max_tokens=500
    )
    return response.choices[0].message.content

question = """請優化以下Python代碼：
def process_data(data):
    result = []
    for item in data:
        if item % 2 == 0:
            result.append(item*2)
    return sorted(result)
要求：
1. 使用列表推導式
2. 添加類型注解
3. 處理空列表情況"""

print(ask_chatgpt(question))

示例2：處理復雜任務

multi_step_prompt = """
任務：開發一個簡單的待辦事項管理器

分步要求：
1. 使用Python的Typer庫創建CLI界面
2. 實現以下功能：
   - 添加任務（包括標題、截止日期）
   - 標記任務完成
   - 按日期篩選任務
3. 數據存儲使用JSON格式
4. 包含異常處理

輸出格式要求：
- 先給出整體設計思路
- 再展示完整代碼
- 最后提供使用示例
"""

response = ask_chatgpt(multi_step_prompt)
with open('todo_manager.py', 'w') as f:
    f.write(response)