mysql -u your_username -p

//.htaccess で外部アクセスを遮断

<Files "users.csv">
    Require all denied
</Files>

//public_html の外に置く

├── public_html/                     ← 外部に公開するファイル専用
│   ├── Shigeta/
│   │   ├── register_users_csv.php  ← CSVデータを操作するPHPスクリプト
│   │   └── (その他の公開ファイル)
├── secure_data/                     ← 非公開ファイル専用
│   ├── users.csv                   ← 外部からアクセスを拒否
│   └─ .htaccess               　　　← このファイルを作成
└── (その他のファイル)

############# NAGANO #################
import socket
import threading

# UDPソケット設定
UDP_IP = "127.0.0.1"  # 受信するIPアドレス
UDP_PORT = 5005       # ポート番号

# グローバル変数に最新のUDPデータを格納
latest_udp_data = "No Data"

def udp_listener():
    """非同期でUDPデータを受信する関数"""
    global latest_udp_data
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock.bind((UDP_IP, UDP_PORT))
    while True:
        data, addr = sock.recvfrom(1024)  # 1024バイトまで受信
        latest_udp_data = data.decode("utf-8")  # デコードして文字列に
############# NAGANO #################

    win = setupWindow(expInfo=expInfo)
    setupDevices(expInfo=expInfo, thisExp=thisExp, win=win)
    
    ############# NAGANO #################
    # UDPリスナーをスレッドで起動
    udp_thread = threading.Thread(target=udp_listener, daemon=True)
    udp_thread.start()    
    ############# NAGANO #################

                    key_resp_target.duration = _key_resp_target_allKeys[-1].duration
                    
                    ############# NAGANO #################
                    # UDPデータをログに記録
                    thisExp.addData('UDP_Data', latest_udp_data)
                    thisExp.addData('KeyPress_Time', globalClock.getTime())  # キー押下時刻も記録
                    ############# NAGANO #################
        
                    # a response ends the routine
                    continueRoutine = False

#GPT01.py
#GPT4を使って文章生成を行う最低限のコード
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-hogehoge")

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは大学図書館の優秀な受付です"},
        {"role": "user", "content": "初めて図書館に来た大学生に、図書館の魅力を200文字で伝えてください。"}
    ],
    #temperature=0.1文章が一貫性の高い回答
    #temperature=0.9より創造的で予想外な回答
    temperature=0.7
)

# 日本語の文字列部分だけを取得
response_text = completion.choices[0].message.content
print(response_text)

#GPT02.py
#GPT4を使って文章生成を行い消費したトークンを表示
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-hogehoge")

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは大学図書館の優秀な受付です"},
        {"role": "user", "content": "初めて図書館に来た大学生に、図書館の魅力を200文字で伝えてください。"}
    ],
    temperature=0.7
)

# 日本語の文字列部分だけを取得
response_text = completion.choices[0].message.content
print(response_text)

# 消費したトークン数を表示
total_tokens = completion.usage.total_tokens
prompt_tokens = completion.usage.prompt_tokens
completion_tokens = completion.usage.completion_tokens

print(f"消費したトークン数: 合計 {total_tokens}, プロンプト {prompt_tokens}, 応答 {completion_tokens}")

#Chat01.py
#設定した人格に基づいて、チャットを行うスクリプト。
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-hogehoge")

personality = "あなたは、埼玉県内の大学に通う男子大学2年生です。所属学科は心理学科です。一人称は「僕」、二人称は「きみ」を使います。明るく気さくな感じで話します。「〇〇だよな」「〇〇だな」「〇〇だろ？」「〇〇だと思う」などの語尾を使って話します。"

# 初期設定
messages = [
    {"role": "system", "content": personality}
]

print("模擬人格と会話を始めます。'終了'と入力すると終了します。")

while True:
    # ユーザーの入力を受け取る
    user_input = input("user: ")
    
    # 終了コマンド
    if user_input.strip() == "終了":
        print("会話を終了します。")
        break

    # ユーザー発言を保存
    messages.append({"role": "user", "content": user_input})
    
    # 会話履歴を最新20件に制限
    if len(messages) > 21:  # 21 = systemメッセージ + 過去20回の履歴
        messages.pop(1)  # 最初のユーザーかアシスタントの履歴を削除
    
    # OpenAI APIにリクエスト
    completion = client.chat.completions.create(  # 修正箇所
        model="gpt-4o",
        messages=messages,
        temperature=0.7
    )
    
    # アシスタントの応答を取得
    assistant_response = completion.choices[0].message.content
    print(f"assistant: {assistant_response}")
    
    # アシスタントの応答を保存
    messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})

#VVOX01.py
#ローカルで起動したvoicevoxに、pythonから文字を送って合成音声を再生するスクリプト。
import requests
import json
from pydub import AudioSegment, playback
 
HOSTNAME='http://localhost:50021'
speaker     = 3 #ずんだもん
msg="こんにちは、ずんだもんです！"
 
def playsound(text):
    # audio_query (音声合成用のクエリを作成するAPI)
    res1 = requests.post(HOSTNAME + '/audio_query',
                        params={'text': text, 'speaker': speaker})
 
    # synthesis (音声合成するAPI)
    res2 = requests.post(HOSTNAME + '/synthesis',
                        params={'speaker': speaker},
                        data=json.dumps(res1.json()))
 
    # wavの音声を再生
    playback.play(AudioSegment(res2.content,
        sample_width=2, frame_rate=22050, channels=1))
 
playsound(msg)

#Chat02.py
#設定した人格に基づいて、チャットを行い、AIの返答を合成音声で返答するスクリプト。

from openai import OpenAI
import requests
import json
from pydub import AudioSegment, playback

# OpenAI API設定
client = OpenAI(api_key="sk-hogehoge")

# VoiceVox設定
HOSTNAME = 'http://localhost:50021'
speaker = 13  # 青山龍星

def playsound(text):
    """VoiceVoxで音声合成して再生する"""
    # audio_query (音声合成用のクエリを作成するAPI)
    res1 = requests.post(HOSTNAME + '/audio_query',
                         params={'text': text, 'speaker': speaker})
    
    # synthesis (音声合成するAPI)
    res2 = requests.post(HOSTNAME + '/synthesis',
                         params={'speaker': speaker},
                         data=json.dumps(res1.json()))
    
    # wavの音声を再生
    playback.play(AudioSegment(res2.content,
                               sample_width=2, frame_rate=24000, channels=1))

# AIの人格設定
personality = "あなたは、アイオワ州在住の陸軍兵士です。一人称は「おれ」、二人称は「おまえ」を使います。「〇〇だよな」「〇〇だな」「〇〇だろ？」「〇〇だと思う」などの語尾を使って話します。ぶっきらぼうだけど、本当は優しい性格で、ユーザーの会話を掘り下げ、悩み相談にのってくれる。"

# 初期設定
messages = [
    {"role": "system", "content": personality}
]

print("模擬人格と会話を始めます。'終了'と入力すると終了します。")

while True:
    # ユーザーの入力を受け取る
    user_input = input("user: ")
    
    # 終了コマンド
    if user_input.strip() == "終了":
        print("会話を終了します。")
        break

    # ユーザー発言を保存
    messages.append({"role": "user", "content": user_input})
    
    # 会話履歴を最新20件に制限
    if len(messages) > 21:
        messages.pop(1)
    
    # OpenAI APIにリクエスト
    completion = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=messages,
        temperature=0.7
    )
    
    # アシスタントの応答を取得
    assistant_response = completion.choices[0].message.content
    print(f"assistant: {assistant_response}")
    
    # アシスタントの応答を保存
    messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})
    
    # VoiceVoxで音声合成＆再生
    playsound(assistant_response)

#GPT4V.py
#画像を読み込んで、説明を行うスクリプト。
import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-hogehoge") 
 
def encode_image(image_path):    
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
 
image_path = "picture1.jpg"
base64_image = encode_image(image_path)
file_extension = Path(image_path).suffix
file_extension_without_dot = file_extension[1:]
 
url = f"data:image/{file_extension_without_dot};base64,{base64_image}"
 
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "どのような状況か300文字くらいで説明してください。季節も推測してください。",
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": url,
                    },
                },
            ],
        }
    ],
    max_tokens=1000,
)
 
print(response.choices[0].message.content)

<IfModule mod_headers.c>
    Header set Cross-Origin-Opener-Policy "same-origin"
    Header set Cross-Origin-Embedder-Policy "require-corp"
</IfModule>