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ChatGPT 实用技巧：文本与数据的结构化方法
利用 ChatGPT 进行文本与数据结构化的实用技巧。内容包括中文排版序号规则、Markdown 语法（标题、列表、加粗等）、编程语法结构（YAML 与 JSON）的对比与应用，以及基于 Python 调用 OpenAI API 的代码示例。旨在帮助读者通过结构化方法提升写作效率和数据管理质量。
利用 ChatGPT 进行文本与数据结构化的实用技巧。内容包括中文排版序号规则、Markdown 语法（标题、列表、加粗等）、编程语法结构（YAML 与 JSON）的对比与应用，以及基于 Python 调用 OpenAI API 的代码示例。旨在帮助读者通过结构化方法提升写作效率和数据管理质量。
在数字化与信息爆炸的时代，如何高效地组织和呈现内容成为每个人都需要掌握的重要技能。借助 AIGC 技术的飞速发展，ChatGPT 已成为提升写作效率和内容质量的强大工具。无论是文本排版、文档写作，还是数据结构化管理，ChatGPT 都能帮助你理清思路，快速生成条理清晰、结构合理的内容。
本篇文章将带你深入解析文本与数据的结构化方法，结合 Markdown 语法、YAML 和 JSON 等实际应用，展示如何通过 ChatGPT 轻松实现从混乱到清晰的蜕变。同时，我们将详细介绍如何利用 ChatGPT 在文档排版和数据整理中的具体技巧，让你的写作更高效、表达更清晰，解决繁琐信息管理的难题。
在文档写作中，合理使用不同级别的标题可以有效地结构化内容，提升文档的可读性和条理性。以下将详细说明各级标题的使用规则与示例。
一、结构化的定义。一、结构化的定义下，二级标题可能是：
1、基本概念2、应用实例1、基本概念下，三级标题可能包括：
1.1、结构化的意义1.2、结构化的方法1.2、结构化的方法下，四级标题可能包括：
1.2.1、文本结构化技术1.2.2、数据结构化过程Markdown 是一种轻量级标记语法，广泛用于撰写格式化文本。它简单易用，既适合快速编辑，又能增强文本的结构化与可读性。以下将介绍如何使用 Markdown 的核心语法元素。
# 和一个空格。示例：
# 这是一级标题
## 和一个空格。示例：
## 这是二级标题
### 和一个空格。#### 和一个空格。示例：
### 这是三级标题 #### 这是四级标题
*、+ 或 - 作为列表项的标记。示例：
* 列表项一 * 列表项二 * 列表项三
. 作为标记。示例：
1. 第一步 2. 第二步 3. 第三步
** 或双下划线 __。示例：
**这是加粗** __这是加粗__
* 或单下划线 _。示例：
*这是斜体* _这是斜体_
编程语言中的结构化语法有助于代码的清晰性、可维护性，且提高开发效率，减少错误。以下将介绍 YAML 和 JSON 两种常用的语法结构及示例。
- 标记列表项，实现数组或序列的结构化。示例：一个 YAML 文件可能包含以下内容：
name: John Doe
age: 34
skills:
- HTML
- CSS
- JavaScript
{} 包裹键值对，其中键用引号标记。[] 表示，数组中的元素可以是数字、字符串、对象等。示例：一个 JSON 数据结构如下：
{"name":"John Doe","age":34,"skills":["HTML","CSS","JavaScript"]}
| 特点 | YAML | JSON |
|---|---|---|
| 语法 | 使用缩进表示层级关系 | 使用花括号和方括号表示结构 |
| 可读性 | 更直观，适合手动编写 | 适合机器解析，格式简洁 |
| 用途 | 常用于配置文件与数据交换 | 广泛用于网络通信与数据存储 |
在 AIGC 技术的助力下，ChatGPT 成为高效实现文本与数据结构化的得力工具。通过本文，你学习了如何利用 Markdown 语法进行清晰的文档排版，以及 YAML 和 JSON 进行数据结构化管理。
无论是撰写内容、整理信息，还是管理复杂的数据结构，ChatGPT 都可以帮助你理清思路，快速生成井井有条的输出。结构化方法不仅提升了内容的可读性，也增强了数据的可维护性，让信息传递更精准高效。
充分发挥 ChatGPT 的强大能力，让结构化写作与数据整理不再繁琐，轻松应对内容创作与信息管理的各种挑战！
import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY")
def ai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3):
try:
for attempt in range(retries):
response = openai.Completion.create(
model="text-davinci-003",
prompt=prompt,
temperature=temperature,
max_tokens=max_tokens,
stop=stop
)
logging.info(f"Agent Response: {response}")
return response["choices"][0]["text"].strip()
except Exception as e:
logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt + 1}: {e}")
traceback.print_exc()
time.sleep(random.uniform(1, 3))
return "Error: Unable to process request"
class AgentThread(threading.Thread):
def __init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None):
threading.Thread.__init__(self)
self.prompt = prompt
self.temperature = temperature
self.max_tokens = max_tokens
self.output_queue = output_queue if output_queue else queue.Queue()
def run(self):
try:
result = ai_agent(self.prompt, self.temperature, self.max_tokens)
self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": result})
except Exception as e:
logging.error(f"Thread error for prompt '{self.prompt}': {e}")
self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": "Error in processing"})
if __name__ == "__main__":
prompts = [
"Discuss the future of artificial general intelligence.",
"What are the potential risks of autonomous weapons?",
"Explain the ethical implications of AI in surveillance systems.",
"How will AI affect global economies in the next 20 years?",
"What is the role of AI in combating climate change?"
]
threads = []
results = []
output_queue = queue.Queue()
start_time = time.time()
for idx, prompt in enumerate(prompts):
temperature = random.uniform(0.5, 1.0)
max_tokens = random.randint(1500, 2000)
t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue)
t.start()
threads.append(t)
for t in threads:
t.join()
while not output_queue.empty():
result = output_queue.get()
results.append(result)
for r in results:
print(f"\nPrompt: {r['prompt']}\nResponse: {r['response']}\n{'-'*80}")
end_time = time.time()
total_time = round(end_time - start_time, 2)
logging.info(f"All tasks completed in {total_time} seconds.")
logging.info(f"Final Results: {json.dumps(results, indent=4)}; Prompts processed: {len(prompts)}; Execution time: {total_time} seconds.")
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将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML 转 Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown 转 HTML在线工具，online