完整示例 下面是一个完整的示例，展示了如何将 execute_function 集成到你的代码中：import asyncio import os import json import requests import pickle from discord.ext import commands from smartplug import SmartPlug # 假设 smartplug 库已安装 # 假设 functions.json 包含了函数定义 with open("functions.json", 'r') as file: functions = json.load(file) def add_numbers(num1, num2): return num1 + num2 async def toggle_growlight(lightstate): print("test") plug = SmartPlug("xx.xx.xx.xx") # 替换为你的智能插座IP await plug.update() if lightstate == "on": print("on") await plug.turn_on() return if lightstate == "off": print("off") await plug.turn_off() return functions_dict = { "add_numbers": add_numbers, "toggle_growlight": toggle_growlight, } async def execute_function(function_name, function_args): function_to_call = functions_dict[function_name] if asyncio.iscoroutinefunction(function_to_call): return await function_to_call(**function_args) else: return function_to_call(**function_args) def chat_completion_request(messages, functions=None, function_call=None, model="gpt-4-1106-preview"): headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer " + os.environ.get('OPENAI_API_KEY') } json_data = {"model": model, "messages": messages} if functions is not None: json_data.update({"functions": functions}) if function_call is not None: json_data.update({"function_call": function_call}) try: response = requests.post( "https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers=headers, json=json_data, ) return response except Exception as e: print("Unable to generate ChatCompletion response") print(f"Exception: {e}") return e class QueryCog(commands.Cog): def __init__(self, bot): self.bot = bot @commands.slash_command(pass_context=True, description="Query GPT-4") async def query(self, ctx, *, query): await ctx.response.defer() if not os.path.exists(f"gptcontext/{ctx.author.id}.pickle"): with open(f"gptcontext/{ctx.author.id}.pickle", "wb") as write_file: pickle.dump([], write_file) # 初始化为空列表 with open(f"gptcontext/{ctx.author.id}.pickle", "rb") as rf: chathistory = pickle.load(rf) chathistory.append({ "role": "user", "content": f"{query}" }) chat_response = chat_completion_request( chathistory, functions=functions ) assistant_message = chat_response.json()["choices"][0]["message"] chathistory.append(assistant_message) if "function_call" in assistant_message: function_name = assistant_message["function_call"]["name"] function_args = json.loads(assistant_message["function_call"]["arguments"]) result = await execute_function(function_name, function_args) chathistory.append({ "role": "function", "name": function_name, "content": str(result) }) chat_response = chat_completion_request( chathistory, functions=functions ) assistant_message = chat_response.json()["choices"][0]["message"] chathistory.append(assistant_message) if "content" in chat_response.json()["choices"][0]["message"]: assistant_message_text = chat_response.json()["choices"][0]["message"]["content"] else: assistant_message_text = "Function executed successfully, but no further content was provided." await ctx.respond(f"{assistant_message_text}") with open(f"gptcontext/{ctx.author.id}.pickle", "wb") as write_file: pickle.dump(chathistory, write_file) def setup(bot): bot.add_cog(QueryCog(bot))注意事项： 确保你的代码运行在 asyncio 事件循环中。
攻击者可以通过在输入框中输入恶意的SQL代码，来篡改或窃取你的数据。
postsCount 是一个动态属性，它是在查询时动态生成的。
// 示例：使用app.Use()的内联中间件 app.Use(async (context, next) => { // 在请求到达下一个中间件之前执行的逻辑 context.Items["CustomData"] = "Hello from Middleware!"; await next(); // 调用下一个中间件 // 在响应返回之前执行的逻辑 if (context.Response.StatusCode == 200) { _logger.LogInformation("请求成功！
常见格式化操纵符包括： std::setw(n)：设置下一个输入或输出字段的最小宽度 std::setprecision(n)：设置浮点数的有效数字位数或小数位数（取决于浮点格式） std::fixed：以固定小数点格式输出浮点数 std::scientific：以科学计数法输出浮点数 std::left / std::right：设置对齐方式 std::setfill(c)：设置填充字符 示例： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； #include <iostream> #include <iomanip> int main() { double value = 3.1415926; std::cout << std::fixed << std::setprecision(2); std::cout << "Value: " << value << std::endl; std::cout << std::setw(10) << std::setfill('*') << 42 << std::endl; return 0; } 输出： 飞书多维表格 表格形态的AI工作流搭建工具，支持批量化的AI创作与分析任务，接入DeepSeek R1满血版 26 查看详情 Value: 3.14 ********42 控制整数进制与符号显示 流支持以不同进制输出整数，也能控制是否显示正号、进制前缀等。
答案：sort包提供基本类型排序函数及自定义排序方法。
<form class="form-horizontal" action="{{route('user.update', auth()->id())}}" method="POST"> @csrf @method('PUT') <!-- 添加此行 --> <!-- ... 其他表单内容 ... --> </form>通过添加@method('PUT')，Laravel会将POST请求转换为PUT请求，从而正确匹配到UserController中的update方法。
基本流程如下： 用户登录，提供用户名和密码 服务端校验凭证，生成JWT并返回给客户端 客户端在后续请求的Authorization头中携带Token 服务端中间件解析并验证Token，放行合法请求 示例：使用golang-jwt/jwt库实现 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；import ( "net/http" "time" "github.com/golang-jwt/jwt/v5" ) var jwtKey = []byte("your_secret_key") // 应从环境变量读取 // 生成Token func generateToken(username string) (string, error) { claims := &jwt.MapClaims{ "username": username, "exp": time.Now().Add(24 * time.Hour).Unix(), } token := jwt.NewWithClaims(jwt.SigningMethodHS256, claims) return token.SignedString(jwtKey) } // 认证中间件 func authMiddleware(next http.HandlerFunc) http.HandlerFunc { return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { tokenStr := r.Header.Get("Authorization") if tokenStr == "" { http.Error(w, "missing token", http.StatusUnauthorized) return } // 去除"Bearer "前缀 tokenStr = strings.TrimPrefix(tokenStr, "Bearer ") token, err := jwt.Parse(tokenStr, func(token *jwt.Token) (interface{}, error) { return jwtKey, nil }) if err != nil || !token.Valid { http.Error(w, "invalid token", http.StatusUnauthorized) return } next(w, r) } }登录接口与受保护路由 将JWT生成逻辑绑定到登录接口，并用中间件保护需要认证的API。
Autogluon版本差异： 随着Autogluon版本的迭代，其API和内部实现可能会有所调整。
推荐使用const和constexpr定义常量。
没有命名空间的情况下，编译器无法区分它们，导致编译错误。
该方法简单易懂，可广泛应用于各种需要精确数值显示的场景，例如价格计算、统计数据等。
本教程将详细解释正确的做法。
结合工具使用和良好编码习惯，可以高效发现并杜绝C++内存泄漏问题。
什么是生成器表达式？
基本上就这些。
运行时动态选择算法 通过配置或输入决定使用哪种策略： 算家云 高效、便捷的人工智能算力服务平台 37 查看详情 type Compressor struct { strategy CompressionStrategy } func (c *Compressor) SetStrategy(s CompressionStrategy) { c.strategy = s } func (c *Compressor) Process(data []byte) ([]byte, error) { if c.strategy == nil { return nil, fmt.Errorf("no strategy set") } return c.strategy.Compress(data) } 使用时根据条件切换： compressor := &Compressor{} if useGzip { compressor.SetStrategy(&GzipStrategy{}) } else { compressor.SetStrategy(&ZstdStrategy{}) } result, _ := compressor.Process(inputData) 这种设计避免了大量条件判断，扩展新算法只需新增结构体并实现接口。
$searchTerm = strtolower($request->get('s'))：获取搜索词并将其转换为小写，为后续的不区分大小写匹配做准备。
array_column($output, "Module"): 提取 $output 数组中所有元素的 "Module" 值，形成一个新的数组。
如果哈希值不同，则认为该对象已发生变更，需要写入数据库。

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