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对于用Python制作一个简易版的淘宝客服机器人，大概思路是：首先从数据库中用sql语句获取相关数据信息并将其封装成函数，然后定义机器问答的主体函数，对于问题的识别可以利用正则表达式来进行分析，结合现实情况选择答案，最后在执行时可以设置循环语句，并且在每次回答间隔1s方便进一步做并发处理作为未来优化方向。从以下几个方面分别实现：

1、货物信息储存到MySQL数据库中

在现实情景中，购物信息的数据一般会储存到数据库中，方便在进行问答时才访问数据库获取相关信息，可以用Python中的sqlalchemy包把表格导入到MySQL数据库中：

import pymysqlimport pandas as pdimport sqlalchemy as sqlafrom sqlalchemy.orm import sessionmakerimport timeimport re#导入数据data = pd.read_excel(r"E:/1/Study/大三下/自然语言处理/作业表.xlsx")data = data.head(1)#datadb = sqla.create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost/lsq?charset=utf8')#连接数据库（密码马赛克一下）#导入表格到数据库中data.to_sql('shopping_informations',db,index=False,if_exists='append')

运行结果如下：

2、在问答过程中可以访问数据库获取结果

利用Python中的pymysql包，先对数据库进行连接并使用cursor()方法获取操作游标。然后分别对发货时间、发货地、商品单号和商品状态进行函数定义，执行相关sql语句对数据库信息进行提取：

conn = pymysql.connect("localhost","root","******","lsq")#*为密码cursor = conn.cursor()def start_time():#发货时间    starttime_sql = "SELECT START_RIME FROM shopping_informations"    try:        cursor.execute(starttime_sql)        result1 = cursor.fetchall()        print("亲您所购买的宝贝计划在%s进行发货~预计将会在%s不要着急哟" % result1[0])    except:        print("哎呀！机器客服这边暂时找不到相关数据呜呜呜~亲可以联系一下人工客服")        conn.close()def start_local():#发货地    startlocal_sql = "SELECT START_LOCAL FROM shopping_informations"    try:        cursor.execute(startlocal_sql)        result2 = cursor.fetchone()        print("亲您所购买的宝贝计划从%s发出~不要着急哟" % result2[0])    except:        print("哎呀！机器客服这边暂时找不到相关数据呜呜呜~亲可以联系一下人工客服")        conn.close()      def ID():#商品单号    id_sql = "SELECT ID FROM shopping_informations"    try:        cursor.execute(id_sql)        result3 = cursor.fetchone()        print("亲您所购买的宝贝单号是%s" % result3[0])    except:        print("哎呀！机器客服这边暂时找不到相关数据呜呜呜~亲可以联系一下人工客服")        conn.close()def state():#商品状态    state_sql = "SELECT STATE FROM shopping_informations"    try:        cursor.execute(state_sql)        result4 = cursor.fetchone()        print("亲您所购买的宝贝现在在%s中~不要着急哟" % result4[0])    except:        print("哎呀！机器客服这边暂时找不到相关数据呜呜呜~亲可以联系一下人工客服")    conn.close()

其中，在函数定义里加入了try-except异常捕捉部分，当问句发生错误或者在数据库中无法找到对应数据时，可以让客户联系人工客服。

3、利用正则表达式对问句进行识别

对于客户所输入的问题，用正则表达式对其进行分析识别，选择相应的答案进行回答，当问题超过答案范围，可以让客户联系人工客服：

str1 = ""def answer_robot(str1):    if re.search(r'.*快递(.*)?',str1):#涉及到快递公司的问题        str2 = "亲！我们店统一默认发百世汇通，按仓择优分配快递，不能指定哟~请谅解！"    elif re.search(r'.*状态(.*)?',str1):#涉及到商品状态的问题        str2 = state()    elif re.search(r'(\w)?[编号|单号|货号]\w',str1):#涉及到商品单号的问题        str2 = ID()    elif re.search( r'(\w)?[哪里|发货地]\w',str1):#涉及到商品发货地的问题        str2 = start_local()    elif re.search( r'(\w)?[时间|时候]\w',str1):#涉及到商品发货时间的问题        str2 = start_time()    else:        str2 = "呜呜呜问题太复杂啦！建议亲找人工姐姐哟~"    return str2

最后，定义主体函数，其中每次问答需要休眠1s的时间。因为在实际情景中，客服机器人需要在并发的情况下实现，也就是说存在多人同时使用客服机器人的情况：

def main():    while True:#可以循环多次使用（ctrl+c结束程序）        str1 = input("输入对话：")        str3 = answer_robot(str1)        time.sleep(1)        print(str3)

利用PowerShell运行改py文件，结果如下图（ctrl+c终止程序）：

优化方向：

1、进一步利用1s间隔时间做并发处理，模拟现实生活中多人同时使用客服机器人

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