夏天太热，又不想出门，就让我们用的Python来搭建属于自己的〜可以对话的AI老婆吧〜
本文拟使用Python的开发语言实现类似于的WIndows平台的“小娜”，或者是IOS下的“Siri的”。最终达到人机对话的效果。
【实现功能】
柳猫将会从下面两个方面开始：
1.搭建人工智能 - 人机对话服务端平台
2.实现调用服务端平台进行人机对话交互
【实现思路】
AIML
AIML由Richard Wallace发明。他设计了一个名为ALICE（人工语言学互联网计算机实体人工语言网计算机实体）的机器人，并获得了多项人工智能大奖。有趣的是，图灵测试的其中一项就在寻找这样的人工智能：人与机器人通过文本界面展开数分钟的交流，以此查看机器人是否会被当作人类。
本文就使用了Python的语言调用AIML库进行智能机器人的开发。
本系统的运作方式是使用Python的搭建服务端后台接口，供各平台可以直接调用。然后客户端进行对智能对话API接口的调用，服务端分析参数数据，进行语句的分析，最终返回应答结果。
当前系统前端使用HTML进行简单地聊天室的设计与编写，使用异步请求的方式渲染数据。
【开发及部署环境】
开发环境：Windows 7×64英文版
JetBrains PyCharm 2017.1.3 x64
测试环境：Windows 7×64
【所需技术】
小伙伴们，如果要完全理解，请熟练以下技能（不会也没关系啦，一起学习就好了）：
Python的语言的熟练掌握，Python的版本2.7及以上
Python的服务端开发框架龙卷风的使用
AIML库接口的简单使用
HTML + CSS +的JavaScript（jQuery的）的熟练使用
Ajax的技术的掌握
【实现过程】
1.安装Python aiml库
pip install aiml
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2.获取alice资源
Python aiml安装完成后在Python安装目录下的Lib / site-packages / aiml下会有alice子目录，将此目录复制到工作区。
或者在谷歌代码上下载
alice brain：aiml-en-us-foundation-alice.v1-9.zip
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3. Python下加载alice
取得alice资源之后就可以直接利用Python aiml库加载alice brain了：
进口目的
os.chdir（'./ src / alice'）＃将工作区目录切换到刚才复制的alice文件夹
alice = aiml.Kernel（）
alice.learn（ “startup.xml”）
alice.respond（'LOAD ALICE'）
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注意加载时需要切换工作目录到爱丽丝（刚才复制的文件夹）下。
4.与alice聊天
加载之后就可以与爱丽丝聊天了，每次只需要调用响应接口：
alice.respond（'hello'）＃这里的hello即为发给机器人的信息
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柳猫紧接上篇，现在我们来实现AI老婆的对话（画脸）：
5.用Tornado搭建聊天机器人网站
龙卷风可以很方便地搭建一个网络网站的服务端，并且接口风格是休闲风格，可以很方便搭建一个通用的服务端接口。
这里写两个方法：
得到：渲染界面
岗位：获取请求参数，并分析，返回聊天结果
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类类的代码如下：
class ChatHandler（tornado.web.RequestHandler）：
def get（self）：
self.render（ 'chat.html'）
def post（self）：
尝试：
message = self.get_argument（'msg'，None）
打印（STR（消息））
result = {
'is_success'：是的，
'message'：str（alice.respond（message））
}
打印（STR（结果））
respon_json = tornado.escape.json_encode（结果）
self.write（respon_json）
除了例外，例如：
再版（前）
打印（STR（前））
result = {
'is_success'：错，
'信息'： ''
}
self.write（STR（结果））
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6.简单搭建一个聊天界面
该界面是基于自举的，我们简单搭建这么一个聊天的界面用于展示我们的接口结果。同时进行简单的聊天。
7.接口调用
我们异步请求服务端接口，并将结果渲染到界面
$就（{
类型：'post'，
url：AppDomain +'chat'，
async：true，//异步
dataType：'json'，
数据:(
{
“味精”：request_txt
}），
成功：功能（数据）
{
的console.log（JSON.stringify（数据））;
if（data.is_success == true）{
的setView（resUser，data.message）;
}
}，
错误：功能（数据）
{
的console.log（JSON.stringify（数据））;
}
}）; //结束Ajax
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这里我附上系统的完整目录结构以及完整代码 - >
8.目录结构
** 9. Python服务端代码**
＃！/ usr / bin / env python
＃ - * - 编码：utf-8 - * -
import os.path
导入tornado.auth
导入tornado.escape
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
导入tornado.options
import tornado.web
来自tornado.options导入定义，选项
进口口
进口目的
os.chdir（ './ SRC /爱丽丝'）
alice = aiml.Kernel（）
alice.learn（ “startup.xml”）
alice.respond（'LOAD ALICE'）
define（'port'，default = 3999，help ='在给定端口上运行'，type = int）
class Application（tornado.web.Application）：
def __init __（self）：
处理程序= [
（r'/'，MainHandler），
（r'/ chat'，ChatHandler），
]
settings = dict（
template_path = os.path.join（os.path.dirname（__ file __），'templates'），
static_path = os.path.join（os.path.dirname（__ file __），'static'），
调试=真，
）
#conn = pymongo.Connection（'localhost'，12345）
#self.db = conn ['demo']
tornado.web.Application .__ init __（自我，处理程序，**设置）
class MainHandler（tornado.web.RequestHandler）：
def get（self）：
self.render（ '的index.html'）
def post（self）：
result = {
'is_success'：是的，
'message'：'123'
}
respon_json = tornado.escape.json_encode（结果）
self.write（STR（respon_json））
def put（self）：
respon_json = tornado.escape.json_encode（“{'name'：'qixiao'，'age'：123}”）
self.write（respon_json）
class ChatHandler（tornado.web.RequestHandler）：
def get（self）：
self.render（ 'chat.html'）
def post（self）：
尝试：
message = self.get_argument（'msg'，None）
打印（STR（消息））
result = {
'is_success'：是的，
'message'：str（alice.respond（message））
}
打印（STR（结果））
respon_json = tornado.escape.json_encode（结果）
self.write（respon_json）
除了例外，例如：
再版（前）
打印（STR（前））
result = {
'is_success'：错，
'信息'： ''
}
self.write（STR（结果））
def main（）：
tornado.options.parse_command_line（）
http_server = tornado.httpserver.HTTPServer（Application（））
http_server.listen（options.port）
tornado.ioloop.IOLoop.instance（）。开始（）
如果__name__ =='__ main__'：
print（'HTTP服务器启动...'）
主要（）
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** 10. Html前端代码**
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