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import importlib
import time
import os
from functools import lru_cache
from colorful import print亮红, print亮绿, print亮蓝
pj = os.path.join
default_user_name = 'default_user'
def read_env_variable(arg, default_value):
"""
环境变量可以是 `GPT_ACADEMIC_CONFIG`(优先)，也可以直接是`CONFIG`
例如在windows cmd中，既可以写：
set USE_PROXY=True
set API_KEY=sk-j7caBpkRoxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
set proxies={"http":"http://127.0.0.1:10085", "https":"http://127.0.0.1:10085",}
set AVAIL_LLM_MODELS=["gpt-3.5-turbo", "chatglm"]
set AUTHENTICATION=[("username", "password"), ("username2", "password2")]
也可以写：
set GPT_ACADEMIC_USE_PROXY=True
set GPT_ACADEMIC_API_KEY=sk-j7caBpkRoxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
set GPT_ACADEMIC_proxies={"http":"http://127.0.0.1:10085", "https":"http://127.0.0.1:10085",}
set GPT_ACADEMIC_AVAIL_LLM_MODELS=["gpt-3.5-turbo", "chatglm"]
set GPT_ACADEMIC_AUTHENTICATION=[("username", "password"), ("username2", "password2")]
"""
arg_with_prefix = "GPT_ACADEMIC_" + arg
if arg_with_prefix in os.environ:
env_arg = os.environ[arg_with_prefix]
elif arg in os.environ:
env_arg = os.environ[arg]
else:
raise KeyError
print(f"[ENV_VAR] 尝试加载{arg}，默认值：{default_value} --> 修正值：{env_arg}")
try:
if isinstance(default_value, bool):
env_arg = env_arg.strip()
if env_arg == 'True': r = True
elif env_arg == 'False': r = False
else: print('Enter True or False, but have:', env_arg); r = default_value
elif isinstance(default_value, int):
r = int(env_arg)
elif isinstance(default_value, float):
r = float(env_arg)
elif isinstance(default_value, str):
r = env_arg.strip()
elif isinstance(default_value, dict):
r = eval(env_arg)
elif isinstance(default_value, list):
r = eval(env_arg)
elif default_value is None:
assert arg == "proxies"
r = eval(env_arg)
else:
print亮红(f"[ENV_VAR] 环境变量{arg}不支持通过环境变量设置! ")
raise KeyError
except:
print亮红(f"[ENV_VAR] 环境变量{arg}加载失败! ")
raise KeyError(f"[ENV_VAR] 环境变量{arg}加载失败! ")
print亮绿(f"[ENV_VAR] 成功读取环境变量{arg}")
return r
@lru_cache(maxsize=128)
def read_single_conf_with_lru_cache(arg):
from shared_utils.key_pattern_manager import is_any_api_key
try:
# 优先级1. 获取环境变量作为配置
default_ref = getattr(importlib.import_module('config'), arg) # 读取默认值作为数据类型转换的参考
r = read_env_variable(arg, default_ref)
except:
try:
# 优先级2. 获取config_private中的配置
r = getattr(importlib.import_module('config_private'), arg)
except:
# 优先级3. 获取config中的配置
r = getattr(importlib.import_module('config'), arg)
# 在读取API_KEY时，检查一下是不是忘了改config
if arg == 'API_URL_REDIRECT':
oai_rd = r.get("https://api.openai.com/v1/chat/completions", None) # API_URL_REDIRECT填写格式是错误的，请阅读`https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明`
if oai_rd and not oai_rd.endswith('/completions'):
print亮红("\n\n[API_URL_REDIRECT] API_URL_REDIRECT填错了。请阅读`https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明`。如果您确信自己没填错，无视此消息即可。")
time.sleep(5)
if arg == 'API_KEY':
print亮蓝(f"[API_KEY] 本项目现已支持OpenAI和Azure的api-key。也支持同时填写多个api-key，如API_KEY=\"openai-key1,openai-key2,azure-key3\"")
print亮蓝(f"[API_KEY] 您既可以在config.py中修改api-key(s)，也可以在问题输入区输入临时的api-key(s)，然后回车键提交后即可生效。")
if is_any_api_key(r):
print亮绿(f"[API_KEY] 您的 API_KEY 是: {r[:15]}*** API_KEY 导入成功")
else:
print亮红("[API_KEY] 您的 API_KEY 不满足任何一种已知的密钥格式，请在config文件中修改API密钥之后再运行。")
if arg == 'proxies':
if not read_single_conf_with_lru_cache('USE_PROXY'): r = None # 检查USE_PROXY，防止proxies单独起作用
if r is None:
print亮红('[PROXY] 网络代理状态：未配置。无代理状态下很可能无法访问OpenAI家族的模型。建议：检查USE_PROXY选项是否修改。')
else:
print亮绿('[PROXY] 网络代理状态：已配置。配置信息如下：', r)
assert isinstance(r, dict), 'proxies格式错误，请注意proxies选项的格式，不要遗漏括号。'
return r
@lru_cache(maxsize=128)
def get_conf(*args):
"""
本项目的所有配置都集中在config.py中。 修改配置有三种方法，您只需要选择其中一种即可：
- 直接修改config.py
- 创建并修改config_private.py
- 修改环境变量（修改docker-compose.yml等价于修改容器内部的环境变量）
注意：如果您使用docker-compose部署，请修改docker-compose（等价于修改容器内部的环境变量）
"""
res = []
for arg in args:
r = read_single_conf_with_lru_cache(arg)
res.append(r)
if len(res) == 1: return res[0]
return res
def set_conf(key, value):
from toolbox import read_single_conf_with_lru_cache
read_single_conf_with_lru_cache.cache_clear()
get_conf.cache_clear()
os.environ[key] = str(value)
altered = get_conf(key)
return altered
def set_multi_conf(dic):
for k, v in dic.items(): set_conf(k, v)
return
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