OpenAI 实战进阶教程 - 第二节：生成与解析结构化数据：从文本到表格

目标

• 学习如何使用 OpenAI API 生成结构化数据（如 JSON、CSV 格式）。
• 掌握解析数据并导出表格文件的技巧，以便适用于不同实际场景。

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场景背景

假设你是一名开发人员，需要快速生成一批产品信息列表（如名称、价格、描述），并将这些信息导出为 CSV 文件供其他系统使用。

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一、生成结构化数据（JSON 格式）

代码示例：生成产品信息列表

import openai
import json# 设置 API 密钥
openai.api_key = "Your_API_Key"# 定义 API 请求参数
prompt = """
Generate a list of 5 products with the following attributes:
- Product Name
- Price (in USD)
- Short Description
Return the result as a JSON array.
"""# 调用 OpenAI API
response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "user", "content": prompt}],max_tokens=300,temperature=0.5
)# 解析生成结果
generated_text = response['choices'][0]['message']['content']try:product_data = json.loads(generated_text)if isinstance(product_data, dict):product_data = [product_data]print("Parsed Data:", product_data)
except json.JSONDecodeError:print("Failed to parse JSON. Check API response format.")

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代码说明

1. 模型选择：使用 gpt-4 生成高质量、结构化的产品数据。
2. 请求内容 prompt：要求返回 JSON 数组以降低解析出错的可能性。
3. 解析数据 json.loads()：将返回的 JSON 字符串转换为 Python 列表格式。

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输出示例

[{"Product Name": "Smartphone X10","Price": 499,"Short Description": "A powerful smartphone with advanced features."},{"Product Name": "Wireless Earbuds Z","Price": 79,"Short Description": "High-quality sound with noise cancellation."},...
]

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二、导出数据到 CSV 文件

代码示例：导出生成数据为 CSV 文件

# 确保数据为列表格式
if isinstance(product_data, list):with open("products.csv", "w", newline="") as file:writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=["Product Name", "Price", "Short Description"])writer.writeheader()writer.writerows(product_data)print("Data successfully saved to products.csv")
else:print("No valid data to save.")

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代码说明

1. csv.DictWriter()：将字典格式数据写入 CSV 文件。
2. writer.writeheader()：写入表头。
3. writer.writerows()：写入数据行。

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三、实际应用案例

1. 数据自动生成

• 市场营销：批量生成商品描述以加快推广文案输出。
• 数据分析：生成模拟数据进行测试和建模。

2. 数据导出与分析

• 自动生成客户报告并导出为 Excel/CSV 格式。
• 将表格数据上传到数据库进行分析。

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小结

• 通过 OpenAI 生成结构化数据（如 JSON 格式）可以显著提高数据处理效率。
• 解析生成结果并导出为 CSV 文件是实现数据自动化的重要环节。

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练习题

1. 生成订单数据：使用 OpenAI API 生成包含订单编号、商品名称、数量和总价的订单信息。
2. 导出 Excel 文件：将生成的订单数据保存为 Excel 文件（可使用 pandas 库）。
3. 增强提示词：尝试优化 prompt 以生成更丰富的产品数据，例如增加 Category 和 Stock Availability 字段。