<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 <h2 align="center">点击下列图标在线运行HanLP</h2>
<div align="center">
    <a href="https
Step1:  创建客户端
Step2:  申请秘钥
由于服务器算力有限，匿名用户每分钟限2次调用。如果你需要更多调用次数，建议申请免费公益API秘钥auth。
语义角色分析
任务越少，速度越快。如指定仅执行语义角色分析：
Step3:  返回值为一个Document
Step4:  doc['srl']字段为语义角色标注结果，每个四元组的格式为[论元或谓词, 语义角色标签, 起始下标, 终止下标]。其中，谓词的语义角色标签为PRED，起止下标对应以tok开头的第一个单词数组。
可视化谓词论元结构：
Step5:  遍历谓词论元结构：
Step6:  为已分词的句子执行语义角色分析：
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
!pip install hanlp_restful -U
Explanation: <h2 align="center">点击下列图标在线运行HanLP</h2>
<div align="center">
    <a href="https://colab.research.google.com/github/hankcs/HanLP/blob/doc-zh/plugins/hanlp_demo/hanlp_demo/zh/srl_restful.ipynb" target="_blank"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a>
    <a href="https://mybinder.org/v2/gh/hankcs/HanLP/doc-zh?filepath=plugins%2Fhanlp_demo%2Fhanlp_demo%2Fzh%2Fsrl_restful.ipynb" target="_blank"><img src="https://mybinder.org/badge_logo.svg" alt="Open In Binder"/></a>
</div>
安装
无论是Windows、Linux还是macOS，HanLP的安装只需一句话搞定：
End of explanation
from hanlp_restful import HanLPClient
HanLP = HanLPClient('https://www.hanlp.com/api', auth=None, language='zh') # auth不填则匿名，zh中文，mul多语种
Explanation: 创建客户端
End of explanation
doc = HanLP('2021年HanLPv2.1为生产环境带来次世代最先进的多语种NLP技术。', tasks='srl')
Explanation: 申请秘钥
由于服务器算力有限，匿名用户每分钟限2次调用。如果你需要更多调用次数，建议申请免费公益API秘钥auth。
语义角色分析
任务越少，速度越快。如指定仅执行语义角色分析：
End of explanation
print(doc)
Explanation: 返回值为一个Document:
End of explanation
doc.pretty_print()
Explanation: doc['srl']字段为语义角色标注结果，每个四元组的格式为[论元或谓词, 语义角色标签, 起始下标, 终止下标]。其中，谓词的语义角色标签为PRED，起止下标对应以tok开头的第一个单词数组。
可视化谓词论元结构：
End of explanation
for i, pas in enumerate(doc['srl'][0]):
    print(f'第{i+1}个谓词论元结构：')
    for form, role, begin, end in pas:
        print(f'{form} = {role} at [{begin}, {end}]')
Explanation: 遍历谓词论元结构：
End of explanation
HanLP(tokens=[
    ["HanLP", "为", "生产", "环境", "带来", "次世代", "最", "先进", "的", "多语种", "NLP", "技术", "。"],
    ["我", "的", "希望", "是", "希望", "张晚霞", "的", "背影", "被", "晚霞", "映红", "。"]
  ], tasks='srl', skip_tasks='tok*').pretty_print()
Explanation: 为已分词的句子执行语义角色分析：
End of explanation
<END_TASK>