antenna projects ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐIỆN ĐIỆN TỬ ��&�� BÁO CÁO Bài tập môn Đa phương tiện Đề tài Group4 Viết chương trình chatbot bằng python Sinh viên thực hiện Nguyễn Xuân Mại 20198139[.]
ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐIỆN ĐIỆN TỬ - & - BÁO CÁO: Bài tập môn Đa phương tiện Đề tài: Group4: Viết chương trình chatbot python Sinh viên thực hiện: Nguyễn Xuân Mại 20198139 Phạm Ngọc Thành 20198151 Dương Tuấn Thành Chung 20198117 20198117 Nguyễn Quang Huy 20198133 Quách Ngọc Trường Giang 20198125 Mã lớp: 135074 Giảng viên hướng dẫn: Tiến sĩ Phạm Văn Tiến Hà nội, ngày tháng 12 năm 2022 h LỜI NÓI ĐẦU Trong năm gần đây, khoa học công nghệ dần tiến đến tầm cao Mặc dù mẻ lĩnh vực khoa học công nghệ Chatbots nghiên cứu phát triển với tốc độ chóng mặt trung tâm nghiên cứu, trường đại học học viện… nhiều lĩnh vực ứng dụng công nghệ Chatbots thỉnh hành phát triển công ty lớn đưa vài dụ điển : Google, Amazon, Samsung, Apple, Microsoft Chatbots hình thức thơ sơ phần mềm trí tuệ nhân tạo, chương trình tạo từ máy tính tiến hành trị chuyện thơng qua phương pháp nhập văn bản, âm thanh, cảm ứng trả lời câu hỏi xử lý tình Chatbots hình thức thơ sơ phần mềm trí tuệ nhân tạo, chương trình tạo từ máy tính tiến hành trị chuyện thông qua phương pháp nhập văn bản, âm thanh, cảm ứng trả lời câu hỏi xử lý tình huống, cơng cụ giao tiếp, tương tác với người Bài tập hoàn thành hướng dẫn thầy Phạm Văn Tiến, chúng em xin chân thành cảm ơn hỗ trợ cô Tuy nhiên, lượng kiến thức thời gian hồn thành đề tài cịn hạn hẹp, khơng thể tránh khỏi sai sót Nhóm chúng em mong nhận đóng góp, phê bình, chia sẻ thầy đ ể sản phẩ m nhóm hồn thiện Chúng em xin chân thành cảm ơn! MỤC LỤC h PHẦN Khái niệm liên quan 1.1 Giới thiệu chatbot 1.2 Kịch chatbot 1.2.1 Khái niệm 1.2.1 Kịch chatbot tin nhắn 1.2.2 Kịch chat bot âm 1.3 Python 1.4 Github PHẦN Kỹ thuật 2.1 Giới thiệu 2.2 Một số thư viện sử dụng 2.2.1 Thư viện random 2.2.2 Thư viện pyown 2.2.3 Thư viện datetime 2.2.4 Thư viện webbrowser 2.2.5 Thư viện speech recognition với Python 2.2.6 Thư viện pygame 2.2.7 Thư viện pyttsx3 2.2.7 Thư viện wikipedia Phần KẾT LUẬN TÀI LIỆU THAM KHẢO h PHẦN Khái niệm liên quan 1.1 Giới thiệu chatbot Về mặt kỹ thuật, hiểu chatbot chương trình lập trình sẵn tương tác tự động với người sử dụng ngôn ngữ tự nhiên giao diện tin nhắn Ở phạm vi Facebook, Chatbot Messenger công cụ kết nối vào trang cá nhân bạn thông qua thiết lập API, chatbot lúc coi (hoặc nhiều) nhân sự, trợ lý ảo bạn Được ví nhiều nhân viên ảo giúp cho bạn hoàn thành đối thoại lặp lặp lại khâu hỗ trợ khách hàng, tương tác với tệp người mua hàng page, Facebook Chatbot thay làm việc giúp điều khiển tự động việc nhắn tin với khách hàng, chia loại upsell cá nhân hóa 1.2 Kịch chatbot 1.2.1 Khái niệm Kịch chatbot trường hợp xảy hội thoại khách hàng bot Nó câu chuyện với nhiều tình tiết dẫn dắt khách hàng theo hướng cụ thể Sau số loại kịch phổ biến 1.2.1 Kịch chatbot tin nhắn Sức mạnh kịch tin nhắn nằm ngơn từ Nó định kịch có thú vị hay khơng, có tạo sức hút với người mua hay không Kịch tin nhắn phải đảm bảo nội dung, thơng điệp, tả 1.2.2 Kịch chat bot âm Trong thực tế việc chat voice ln cần ngắn gọn súc tích Những câu trả lời dài dòng, rối rắm khiến người nghe bị nhiễu nội dung, khó nắm bắt nội dung Do kịch âm bao gồm câu thoại đơn giản, dễ hiểu, ngắn gọn Tuyệt đối không dùng câu văn miêu tả phức tạp, bay bổng Ngoài hai loại kịch trên, bắt gặp loại kịch đa phương tiện gồm tin nhắn văn hình ảnh âm Việc kết hợp nàu giúp khách hàng có đầy đủ thơng tin dịch vụ h 1.3 Python Python ngơn ngữ lập trình hướng đối tượng đơn giản, dễ học, mạnh mẽ, cấp cao Python có cấu trúc cú pháp ngơn ngữ khác Python với triết lý thiết kế thuận tiện cho việc đọc hiểu code, đơn giản rõ ràng thiết kế Guido van Rossum Python hoàn toàn tạo kiểu động sử dụng chế cấp phát nhớ tự động Ngôn ngữ có cấu trúc liệu cấp cao mạnh mẽ cách tiếp cận đơn giản hiệu lập trình hướng đối tượng Python ngơn ngữ có hình thức sáng sủa, cấu trúc rõ ràng, thuận tiện cho người học lập trình Cấu trúc cịn cho phép người sử dụng viết mã lệnh với số lần gõ phím tối thiểu Python khơng phải đặt theo tên rắn thần Python thần thoại Hy Lạp đâu Rossum fan sê-ri chương trình hài cuối năm 1970, tên “Python” lấy từ tên phần sê-ri “Monty Python’s Flying Circus” Guido Van Rossum xuất phiên mã Python (phiên 0.9.0) alt.sources vào tháng năm 1991 Bản phát hành bao gồm xử lý ngoại lệ, hàm kiểu liệu cốt lõi list, dict, str loại khác. Nó hướng đối tượng có hệ thống mơ-đun Phiên Python 1.0 phát hành vào tháng năm 1994 Các tính phát hành cơng cụ lập trình chức lambda, map, filter reduce, thứ mà Guido Van Rossum không thích Sáu năm rưỡi sau vào tháng 10 năm 2000, Python 2.0 giới thiệu. Bản phát hành bao gồm toàn danh sách, thu gom rác đầy đủ hỗ trợ unicode Bắt đầu từ năm 2000, nhà phát triển cốt lõi bắt đầu nghĩ Python 3.0. Họ muốn hợp lý hóa ngơn ngữ, cắt cấu trúc chức ngôn ngữ không cần thiết mà Python tích lũy gần 20 năm tồn nó. Như Zen of Python nói: “Nên có — tốt — cách rõ ràng để làm điều đó” Những nỗ lực họ dẫn đến Python 3.0, phiên khơng tương thích ngược ngơn ngữ Python phát hành vào tháng 12 năm 2008 Thật không may, phát hành mang lại số phức tạp Các nhà phát triển không nhận Python sử dụng mã Python tự nhiên phụ thuộc vào thư viện Python khác. Do đó, dễ dàng chuyển tập lệnh người sang Python 3, việc di chuyển chương trình dựa vào thư viện bên thứ ba lại khó nhiều chúng khơng nâng cấp nhanh h 1.4 Github Để hiểu GitHub gì, ta cần phải hiểu Git trước Git hệ thống quản lý phiên mã nguồn mở (open-source version control system) phát triển Linus Trovalds – người tạo hệ điều hành Linux. Hệ thống quản lý phiên giúp cho việc lưu trữ, chỉnh sửa dễ dàng kho lưu trữ server Git Cho phép lập trình viên cộng tác với nhau, tải phiên project, thay đổi chúng, upload thay đổi lên Git Github hệ thống quản lý dự án phiên code, hoạt động giống mạng xã hội cho lập trình viên Các lập trình viên clone lại mã nguồn từ repository và Github dịch vụ máy chủ repository cơng cộng, người tạo tài khoản để tạo kho chứa riêng để làm việc Github dịch vụ tiếng cung cấp kho lưu trữ mã nguồn Git cho dự án phần mềm. Github có đầy đủ tính Git, ngồi cịn bổ sung tính social để developer tương tác với h PHẦN Kỹ thuật 2.1 Giới thiệu Tác giả nghĩ liệu có cách để viết mã chat-bot Python hay khơng Mặc dù phương pháp khơng "thơng minh" "nhanh" AIML ChatScript, dễ dàng Điều giúp người bắt đầu hiểu chatbot cách thức hoạt động Trước tiên, điều quan trọng ta phải hiểu khác biệt ChatBot trợ lý cá nhân AI Chat-bot chương trình trò chuyện với người cách tự nhiên Nhưng điều khơng có nghĩa thơng minh Một bot trò chuyện yêu cầu thư viện câu trả lời đặt trước cho câu hỏi Trợ lý AI thu thập thông tin liệu duyệt web sở thích ta, đồng thời giúp trải nghiệm lướt web ta dễ dàng Nó giúp ta thực số nhiệm vụ mua sắm cách dễ dàng Một ví dụ trợ lý Amazon, giúp ta cách đưa đề xuất dựa sở thích ta Vì vậy, hướng dẫn cách tạo bot trò chuyện hỗ trợ giọng nói Python Trong hướng dẫn này, sử dụng Python 2.2 Một số thư viện sử dụng 2.2.1 Thư viện random Đây module dùng để tạo số ngẫu nhiên, có nhiều phương thức tạo số khác nhau, tùy vào nhu cầu mà ta chọn phương thức cho phù hợp seed () Khởi tạo trình tạo số ngẫu nhiên getstate () Trả trạng thái bên trình tạo số ngẫu nhiên setstate () Khôi phục trạng thái bên trình tạo số ngẫu nhiên getrandbits () Trả số đại diện cho bit ngẫu nhiên randrange () Trả số ngẫu nhiên phạm vi cho randint () Trả số ngẫu nhiên phạm vi cho choice() Trả phần tử ngẫu nhiên từ chuỗi cho choices() Trả danh sách với lựa chọn ngẫu nhiên từ chuỗi cho shuffle () Lấy chuỗi trả chuỗi theo thứ tự ngẫu nhiên sample () Trả mẫu cho chuỗi h random () Trả số thực ngẫu nhiên từ đến Uniform () Trả số thực ngẫu nhiên hai tham số cho triangular () Trả số thực ngẫu nhiên hai tham số cho, ta đặt tham số chế độ để định điểm giữa hai tham số khác betavariate () Trả số thực ngẫu nhiên từ đến dựa phân phối Beta (được sử dụng thống kê) expovariate () Trả số thực ngẫu nhiên dựa phân phối lũy thừa (được sử dụng thống kê) gammavariate () Trả số thực ngẫu nhiên dựa phân phối Gamma (được sử dụng thống kê) gauss () Trả số thực ngẫu nhiên dựa phân phối Gaussian (được sử dụng lý thuyết xác suất) lognormvariate () Trả số thực ngẫu nhiên dựa phân phối logchuẩn (được sử dụng lý thuyết xác suất) normalvariate () Trả số thực ngẫu nhiên dựa phân phối chuẩn (được sử dụng lý thuyết xác suất) vonmisesvariate () Trả số thực ngẫu nhiên dựa phân phối von Mises (được sử dụng thống kê định hướng) paretovariate () Trả số thực ngẫu nhiên dựa phân phối Pareto (được sử dụng lý thuyết xác suất) weibullvariate () Trả số thực ngẫu nhiên dựa phân phối Weibull (được sử dụng thống kê) 2.2.2 Thư viện pyowm Giới thiệu tổng quan thư viện pyowm Theo định nghĩa từ wikipedia thì: “PyOWM is a client Python wrapper library for OpenWeatherMap web APIs It allows quick and easy consumption of OWM data from Python applications via a simple object model and in a human-friendly fashion.” Có thể hiểu pyowm sử dụng để tiêu thụ liệu từ Openweathermap từ ứng dụng python thơng qua mơ hình đơn giản theo kiểu thân thiện với người Sử dụng thư viện Để sử dụng vào chương trình, trước tiên ta cần cài đặt thư viện vào máy tính với dịng lệnh command: “ pip install pyowm” h Vì API OpenweatherMap cần API hợp lệ phép phản hồi, Pyowm không hoạt động không cung cấp API Đầu tiên ta vào trang web có địa chỉ: Members (openweathermap.org) Sau đăng nhập nhập api key Tiếp đến tạo api key riêng có tên multimedia_assign Sau copy dán vào chương trình: 2.2.3 Thư viện datetime Tổng quan - Python không tồn kiểu liệu cho định dạng thời gian Thế nhập mơ-đun có tên datetime để làm việc với ngày tháng dạng đối tượng thời gian - Mudule datetime Python tạo để làm việc xử lý ngày mốc thời gian chương trình Các thao tác xử lý thời gian có module datetime tạo thời gian, thêm thời gian, sửa thời gian… - Để nhập module datetime vào chương trình cần sử dụng, ta sử dụng cú pháp sau: - Các lớp thường sử dụng module datetime là: +Class date +Class time +Class datetime +Class timedelta … Sử dụng Datetime Python - Để lấy thời gian hệ thống, ta cần sử dụng đển phương thức now() module datetime h VD: Định dạng thời gian trả năm-tháng-ngày giờ-phút-giây bên dưới: Kết quả: 2022-11-15 11:11:56.333474 - Có thể sử dụng module datetime để khởi tạo mốc thời gian cụ thể chương trình Khi ta sử dụng lớp datetime() – lớp yêu cầu ba tham số để tạo mốc thời gian là: năm, tháng, ngày Ví dụ tạo mốc thời gian cụ có năm 2022, tháng 3, ngày 13 cách sử dụng lớp datetime() sau: Kết quả: 2022-03-13 00:00:00 - Mặc định sử dụng module datetime thời gian trả theo định dạng năm-tháng-ngày Tuy nhiên, lại quen thuộc với định dạng ngày-tháng-năm để có định này, ta cần định dạng thời gian Trong Python có phương thức strftime() strptime() để xử lý việc -Phương thức strftime() sử dụng để định dạng thời gian thành string Ví dụ định dạng ngày tháng sử dụng strftime() ngày tháng trả theo định dạng ngày-tháng-năm sau: h Kết quả: time: 12:47:26 t1: 2022/11/17, 12:47:26 t2: 17/11/2022, 12:47:26 - Phương thức strptime() sử dụng để phân tích string thành thời gian Ví dụ sử dụng phương thức strptime() để phân tích chuỗi “13 March, 2022” thành đối tượng thời gian cụ thể sau: Kết quả: Chuoi ky tu ban dau: 13 March, 2022 Thoi gian tuong ung: 2022-03-13 00:00:00 - Với timedelta, bạn ước tính thời gian cho tương lai khứ Nói cách khác, khoảng thời gian để dự đốn ngày, ngày thời gian đặc biệt Hãy nhớ chức để in thời gian hay ngày tháng, mà để TÍNH TỐN tương lai q khứ Hãy xem ví dụ để hiểu 10 h Kết quả: Phía ví dụ để tính xem 365 ngày sau kể từ ngày 11/11/2022 ngày bao nhiêu, kết là: 2022-11-10 20:00:36.935888 2.2.4 Thư viện webbrowser - Mô-đun webbrowser cung cấp giao diện mức cao phép hiển thị tài liệu Web cho người dùng Trong hầu hết trường hợp, cần gọi hàm open() từ mô-đun để thực Chúng ta sử dụng mơ-đun để mở trình duyệt truy cập vào trang web mà cần Ví dụ: - Câu lệnh bên thực mở trang yêu cầu trình duyệt mặc định - Phương thức open() mơ-đun webbrowser có nhiệm vụ hiển thị đường dẫn url cách sử dụng trình duyệt mặc định - Cú pháp phương thức open() sau: - Nếu tham số new có giá trị 0, url mở cửa sổ trình duyệt Nếu new 1, cửa sổ trình duyệt mở Nếu new 2, trang trình duyệt (“tab”) mở Nếu autoraise True, cửa sổ đưa - Ngồi ra, u cầu mở trang web cửa sổ window đoạn mã sau: - Chúng ta thực mở trang web tab trình duyệt Phương thức open_new() nhận vào tham số đường dẫn url trang web cần mở - Ví dụ: 11 h - Đoạn mã bên cố gắng mở trang web cửa sổ window tab trình duyệt, trình duyệt hỗ trợ Để mở trang web trình duyệt cụ thể, bạn sử dụng hàm webbrowser.get() để định trình duyệt cụ thể - Phương thức open_new_tab() mơ-đun webbrowser bên nhận tham số đầu vào đường dẫn url trang web cần mở - Ví dụ: - Trong đoạn mã bên trên, sử dụng phương thức get() với tham số đầu vào đường dẫn trỏ tới vị trí chứa tệp chrome.exe tên trình duyệt cần mở chrome để mở trình duyệt chrome Cùng với phương thức open() để mở trang web mà muốn tìm Chú ý đường dẫn bên máy mình, thay đổi đường dẫn bên tương ứng với vị trí lưu trữ tệp chrome.exe máy tính cá nhân 2.2.5 Thư viện speech recognition với Python Các loại tệp hỗ trợ định dạng giọng nói - Định dạng WAV- PCM / LPCM AIFF AIFF-C - FLAC Tải thư viện Speed recognition Sử dụng pip để cài đặt thư viện: +pip install speechrecognition +pip install pyaudio +pip install pyttsx (PYTSX trình bao bọc văn bản-xuống văn đa tảng Nó sử dụng công cụ phát biểu khác dựa hệ điều hành) Đầu tiên, tạo chương trình cho speed recognition: Tạo chức lấy âm làm đầu vào chuyển đổi thành văn bản: 12 h Recognizer phiên nhận dạng giọng nói Có tất recognizer sau: recognize_bing(): Microsoft Bing Speech recognize_google(): Google Web Speech API recognize_google_cloud(): Google Cloud Speech Cần tải google-cloudspeech package recognize_houndify(): Houndify bởi SoundHound recognize_ibm(): IBM Speech to Text recognize_sphinx(): CMU Sphinx – cần tải PocketSphinx (offline) recognize_wit(): Wit.ai Ở bọn em sử dụng recognize_google() Sử dụng micro để nhận đầu vào âm từ người nói, nhận dạng in dạng văn kết sau thực hiện: 13 h 2.2.6 Thư viện pygame Tải thư viện pygame Pip install pygame Tải xong dòng sau: Điều cần làm tải tệp nhạc thích hợp vào hàm music.load() bọn em sử dụng file nhạc wav (không phải mp3) Music.play() Bây đến chức music.play(), sử dụng để phát đoạn âm tải lên Gọi music.play() khơng có tham số truyền vào phát đoạn âm lần Chuyển -1 làm tham số phát clip âm vô thời hạn Qua nhạc lặp lại lần Như code chạy lần lần 14 h tổng Music.queue() Thư viện Nhạc cho phép tải phát tệp nhạc tại thời điểm Tuy nhiên, bạn phép “xếp hàng” đoạn âm hàm music.queue() Âm xếp hàng đợi phát sau phần phát nhạc kết thúc Music.stop() Sử dụng để dừng tất hang chờ mà nhạc phát, sử dụng lệnh play() hang chờ bật lại từ đầu Music.pause() and music.unpause() Để dừng bật lại nhạc Pygame Mixer-Sound Tạo sound object code Tiếp theo, gọi phương thức play() đơn giản Một tùy chọn thay sử dụng chức Sound.play(), cách lâu Code tổng: 15 h 2.2.7 Thư viện pyttsx3 Tổng quan - pyttsx3 là thư viện chuyển văn thành giọng nói(TTS-Text to Speech) Python. Không giống thư viện thay thế, hoạt động ngoại tuyến khơng cần lưu tiếng nói vào nhớ ,Nó tương thích với Python Sử dụng thư viện tổng hợp giọng nói (Speech Synthesis) có sẵn hệ điều hành máy tính sapi5 (windows), nsss (OS Mac), espeak (android, ubuntu), có mã nguồn github: https://github.com/nateshmbhat/pyttsx3 TTS phổ biến phần mềm ngày việc giao tiếp giọng nói trở thành xu mà cơng ty ứng dụng phần mềm nhắm đến , hộ trợ nhanh chóng việc xử lí text – văn để chuyển đổi thành âm nói đến vài dụ điển hình như: Google có gTTS địi hỏi phải nối mạng Nhiều cơng ty FPT, Viettel sản xuất phần mềm TTS có trả phí Ngồi cịn có nhiều app smartphone hỗ trợ phát âm cho file phục vụ cho người khiếm thính hay bận rộn muốn nghe khơng có đọc Trên máy tính có số phần mềm Foxit Reader , Microsoft Office 2019 hỗ trợ phát âm file tiếng Anh Cài đặt thu viện pyttsx3 - Để đặt thư viện Pyttsx3 ta cần mở terminal gõ câu lệnh pip install pyttsx3 pip install pypiwin32 # Windows only thư viện pyttsx3 qua câu lệnh: pip install pyttsx3 cần thêm tệp bổ pypowin32 để thư viện truy cập API 16 h Windows để lấy voice có sẵn máy tính với dong đọc sapi5 Window Câu lệnh thư viện pyttsx3 Với câu lệnh: pyttsx3.init→ pyttsx3.Engine Khởi phiên sử dụng ,mặc định tại: -sapi5 - SAPI5 Windows -nsss - NSSpeechSynthesizer Mac OS X -eSpeak - eSpeak tảng khác -pyttsx3.init([driverName : string, debug : bool]) Nhận tham chiếu đến phiên cơng cụ sử dụng trình điều khiển cho Nếu trình điều khiển yêu cầu sử dụng phiên công cụ khác Các lệnh lớp Engine cung cấp quyền truy cập ứng dụng để tổng hợp văn thành giọng nói connect(topic : string, cb : callable) Bắt đầu đăng ký kiện định có thơng báo topic – tển kiện cb – chức nâng kiện kích hoạt với số kiện có sẵn viết thành lệnh Started utterance Kích hoạt bắt đầu nói lời nói onStartUtterance(name : string) Started Word Kích hoạt bắt đàu từ onStartWord(name : string, location : integer, length : integer) Finished Utterance Kích hoạt kết thức trả lời onFinishUtterance(name : string, completed : bool) error Kích hoạt gặp lỗi onError(name : string, exception : Exception) 17 h disconnect(token : dict)¶ Hủy đăng ký liên kết startLoop([useDriverLoop : bool]) Bắt đầu chạy vòng lặp kiện lệnh hàng đợi xử lý thơng báo kích hoạt Tham số: useDriverLoop – Đúng để sử dụng vịng lặp trình điều khiển chọn cung cấp endLoop() → None¶ Kết thúc vòng lặp kiện chạy getProperty(name : string) Nhận giá trị thuộc tính gồm: Rate: Tốc độ nói số ngun tính từ phút Mặc định 200 từ phút Voice: Mã định danh chuỗi giọng nói tích cực Voices: Danh sách đối tượng mô tả pyttsx3.voice.Voice Volume: Âm lượng dấu phẩy động khoảng từ 0,0 đến 1,0 Mặc định 1.0 setProperty(name, value) Xếp hàng lệnh để đặt thuộc tính động Giá trị thuộc tính ảnh hưởng đến tất cách nói xếp hàng sau lệnh isBusy() Trong trường hợp máy bận nói runAndWait() Chặn xử lý tất lệnh xếp hàng Gọi gọi lại cho thơng báo động cách thích hợp Trả tất lệnh xếp hàng đợi trước gọi làm trống khỏi hàng đợi say(text : unicode, name : string) Xếp hàng lệnh để nói lời nói Bài phát biểu xuất theo thuộc tính đặt trước lệnh hàng đợi save_to_file(text, file) Lưu trữ câu lênh vào file yêu cầu stop() Dừng lời nói xóa hàng đợi lệnh 18 h 2.2.7 Thư viện wikipedia - Module Wikipedia (hoặc API) cho phép lấy phân tích thơng tin từ Wikipedia Wikipedia tảng lớn internet, chứa nhiều thơng tin. Nó tảng mã nguồn mở quản lý cộng đồng biên tập viên tình nguyện sử dụng hệ thống biên tập dựa wiki. Nó bách khoa tồn thư đa ngơn ngữ. Nói cách đơn giản, nói hoạt động cơng cụ dọn dẹp nhỏ loại bỏ lượng liệu hạn chế. Trước bắt đầu làm việc với nó, cần cài đặt module máy cục - Để trích xuất liệu từ Wikipedia, trước tiên phải cài đặt thư viện Python Wikipedia, bao bọc API Wikipedia thức. Điều thực cách nhập lệnh bên dấu nhắc lệnh thiết bị đầu cuối bạn: pip install wikipedia thư viện wikipedia qua câu lệnh: pip install wikipedia wikipedia.search(query, results=10, suggestion=False) Phương pháp search() thực việc tìm kiếm Wikipedia cho truy vấn cung cấp đối số cho Kết là, phương thức trả danh sách tất tiêu đề viết có chứa truy vấn Query : Đây thuật ngữ mà bạn muốn tìm kiếm Results : Đây tham số tùy chọn định số lượng kết bạn muốn cho truy vấn Nó chấp nhận giá trị số nguyên Giá trị mặc định tham số 10 Suggestion : Đây tham số tùy chọn chấp nhận giá trị boolean Nếu Đúng, trả đề xuất dựa truy vấn bạn Giá trị mặc định tham số Sai wikipedia.suggest(query)¶ Phương suggest()thức trả đề xuất liên quan đến truy vấn tìm kiếm wikipedia nhập dạng tham số cho nó trả "Khơng" khơng tìm thấy đề xuất wikipedia.summary(query, sentences=0, chars=0, auto_suggest=True, redi rect=True)¶ Module Wikipedia Python cung cấp phương thức summary() , phương thức trả phần tóm tắt chủ đề viết. Phương thức lấy 19 h