构建智慧校友系统的功能实现与对话式编程
小明：嘿，小华，我最近在做一个校友系统，想让它更智能一些，你有什么建议吗？
小华：当然有！你可以考虑加入自然语言处理功能，让系统能够理解用户的需求并作出回应。比如，我们可以用Python中的ChatterBot库来实现这一点。
小明：听起来不错！那具体怎么操作呢？
小华：首先，我们需要安装ChatterBot库。你可以通过pip install chatterbot命令来安装它。接下来，我们创建一个简单的对话流程。
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
chatbot = ChatBot('AlumniSystem')
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)
trainer.train("chatterbot.corpus.english")
]]>
小明：这样就可以了吗？
小华：这只是第一步。为了更好地服务校友，我们还需要定义一些特定的功能，比如查询毕业年份、职业信息等。我们可以创建一个功能清单，然后根据这些需求编写代码。
小明：功能清单？怎么制作呢？
小华：功能清单应该包括所有可能的查询类型和相应的响应。例如，我们可以定义一个函数来处理校友查询：
def handle_query(query):
response = chatbot.get_response(query)
if "毕业年份" in query:
# 假设这里有一个数据库查询逻辑来获取毕业年份
return "你的毕业年份是2015年。"
elif "职业" in query:
# 同样地，这里可以查询职业信息
return "你目前的职业是软件工程师。"
else:
return str(response)
]]>
小明：原来如此，这样一来，我们的系统就更加智能化了！
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