python我没有进行系统的学习，因为我的微信公众号有想法搞一个聊天机器人，刚好我们老师也要求我们用Python写一个小学期的程序，所以搭建聊天机器人的想法也就确定下来了。
最初我查了不少资料，最开始以为aiml是一个做聊天机器人最好的方式，其实后来发现aiml在应用上有很多问题
1。没有中文语料库，可以做到匹配中文，不过对于中文而言，句型语义其实很难直接采用aiml完成，网上也有不少说采用jieba分词的，不过真的给出源码的很少。
2.。毕竟没有花很长时间去研究，在我印象中，aiml几乎所有的回复都需要程序员进行设定。
3。以文件格式存贮，.brn文件（alicebot的‘大脑’）读取速度，档数据量逐渐变大，检索时间会逐渐变长。
经过了这一阶段，我开始寻找机器学习，目前而言，网上的机器学习都是针对成型的程序员而言的，对于我这种还处于摸索状态中的低端开发者而言，怎么做到可以学习的聊天机器人不是我要考虑的，我仅仅需要把他应用起来，达到自己应用上的效果，且可以在一定程度上修改源码满足自己的需求就足够了。
chatterbot 是github上我觉得十分不错的开元的聊天机器人，由于它可以在用户对话中自主进行学习，可以省去一些训练的过程，我开始采用的是 chatterbot + HUG API 构建起来很轻松，最初使用没有想到公众号中很多用户去和机器人聊天，当文件逐渐变大起来，相应速度基本都是在5S以上，而微信有一个机制，当你5S内没有回复，那么会有一个重发，重发三次，也就导致我服务器正在处理数据，还没有处理完，就又来了新的请求，当有并发的时候体现的就更加明显，微信直接显示 该微信公众号无法提供服务。 我最开始的处理方式是更换更好配置的服务器，因为我的服务器配置低，我以为是我内存没有给足够，不过当我增加完内存，效果也没有变化，回复速度还是在5S以上。
chatterbot除了json格式的适配器还有mongodb数据库的，mongodb用来处理海量信息，当搭建完mongodb之后，整个响应速度提升大，另外也是建议 hug api在使用上我个人觉得还是不如 flask的 尽管hug给过一个图标来说明效率上相差不大，不过我感觉我还是支持flask更多。
啰嗦了好多，这篇就到这了，全程无图无教程，只是告诉你，想快速的搭建出自己的聊天机器人用 chatterbot + flask +mongodb 。
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