使用 Wolfram Alpha API 创建一个简单的助手

Wolfram Alpha API 是一个功能强大的工具，可以让我们使用自然语言对网上进行查询和计算。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Wolfram Alpha API，来创建一个简单的助手程序。

条件

在开始之前，你需要完成以下步骤：

• 确保你有 Wolfram Alpha 的账号并且已经获取了 API 密钥。如果你还没有账号，请前往 Wolfram Alpha 的官网进行注册，获取 API 密钥的步骤请参考这里
• 安装 Python，确保已经安装了 requests, json, argparse, tabulate 和 textwrap 库

步骤

我们将创建一个命令行程序，可以对用户输入的问题进行搜索。在这个例子中，我们将搜索与 "Python" 相关的查询，并返回与这些查询相关的结果。

1. 导入必要的库

import requests
import json
import argparse
from tabulate import tabulate
import textwrap

2. 定义 Wolfram Alpha API 的 URL 和格式

app_id = 'your_app_id'
url = 'http://api.wolframalpha.com/v1/result?appid=' + app_id
input_url = 'http://api.wolframalpha.com/v1/conversation.jsp?appid=' + app_id
pod_url = 'http://api.wolframalpha.com/v1/simple?appid=' + app_id

3. 获取用户输入

使用 argparse 库获取用户输入。如果用户没有输入查询问题，则程序会提示用户输入查询问题。如果用户输入了查询问题，则程序将保存输入的问题以备后用。

parser = argparse.ArgumentParser(description='Command line utility to search for information using the Wolfram Alpha API')
parser.add_argument('query', type=str, nargs='?', help='Question to ask Wolfram Alpha')
args = parser.parse_args()

if args.query is None:
    query = input("What would you like to search for? \n")
else:
    query = args.query

4. 发送请求并获取结果

通过以下代码发送请求，并获取查询结果：

response = requests.get(url + '&i=' + query).text
input_response = requests.get(input_url + '&i=' + query).text
pod_response = requests.get(pod_url + '&input=' + query).content.decode('utf-8')

5. 格式化和输出结果

我们使用 textwrap 模块将查询结果格式化输出，并使用 tabulate 模块将结果以表格形式呈现。

wrapped_response = textwrap.fill(response, width=120)
print('\n'.join(l for l in wrapped_response.splitlines()))
print()

headers = ["Pod Title", "Subpod Title", "Result"]
rows = []
pod_data = json.loads(pod_response)

for pod in pod_data['queryresult']['pods']:
    for subpod in pod['subpods']:
        rows.append([pod['title'], subpod['title'], textwrap.fill(subpod['plaintext'], width=100)])

print(tabulate(rows, headers=headers, tablefmt='orgtbl'))

运行程序

这是一个基本的示例，你可以使用你喜欢的方法进行修改和扩展。在命令提示符下运行程序，并输入要查询的问题，如下所示：

python wolfram_alpha_helper.py "What is the capital of France?"

结论

在这篇文章中，我们学习了如何使用 Python 和 Wolfram Alpha API 创建一个简单的助手程序。你可以使用这个例子为基础，创建一个更复杂的程序，如聊天机器人或智能助手。