使用Python的Context()库实现自动回答：上下文关联问题解决之道

上下文关联问题解决之道是通过使用Python的Context()库来实现。Context()库是一个强大的工具，它允许我们在不同的上下文环境中存储和访问数据，以便在代码执行过程中进行信息交流和问题解决。

在下面的例子中，我们将演示如何使用Context()库来自动回答一系列与天气相关的问题。我们假设我们有一个天气查询接口，可以通过城市名称获取天气信息。我们的目标是根据用户的问题自动回答相关的问题，而不需要用户输入完整的查询语句。

首先，我们需要导入Context()库：

from contextlib import Context

然后，我们可以定义一个上下文管理器，它负责存储和维护我们的上下文数据。在我们的例子中，我们可以使用一个字典来存储城市名称和对应的天气信息：

class WeatherContext(Context):
    def __enter__(self):
        self.data = {}
        return self
        
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        pass

接下来，我们可以定义一个函数，该函数将根据用户的问题返回相应的天气信息。我们可以使用上下文数据来匹配用户的问题，并返回相关的回答：

def weather_info(question):
    with WeatherContext() as ctx:
        if '天气' in question:
            city = extract_city(question)  # 提取城市名称
            if city in ctx.data:
                return ctx.data[city]
            else:
                return '对不起，我没有该城市的天气信息。'
        elif '温度' in question:
            city = extract_city(question)
            if city in ctx.data:
                return f'{ctx.data[city]}的温度是{ctx.data[city]["temperature"]}摄氏度。'
            else:
                return '对不起，我没有该城市的天气信息。'
        elif '风速' in question:
            city = extract_city(question)
            if city in ctx.data:
                return f'{ctx.data[city]}的风速是{ctx.data[city]["wind_speed"]}米/秒。'
            else:
                return '对不起，我没有该城市的天气信息。'
        else:
            return '对不起，我不能回答这个问题。'

在上面的代码中，我们使用了一个叫做extract_city()的函数来提取用户问题中的城市名称。这个函数的实现细节可以根据实际情况进行调整。

最后，我们可以使用weather_info()函数来测试我们的上下文关联问题解决之道：

question1 = '北京的天气怎么样？'
question2 = '上海的温度是多少摄氏度？'
question3 = '深圳的风速是多少米/秒？'
question4 = '今天会下雨吗？'

print(weather_info(question1))
print(weather_info(question2))
print(weather_info(question3))
print(weather_info(question4))

输出结果将根据用户的问题自动回答相应的天气信息。

总之，通过使用Python的Context()库，我们可以实现自动回答上下文关联问题的方法。上述例子只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体问题和数据的复杂性进行相应的调整。这个库提供了一个灵活和强大的工具，可以帮助我们在编写代码时更加高效地处理上下文的关联问题。