佛系程序员_ Python 调用 DeepSeek API 完整指南

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发布日期: 2025-02-04 16:24:00

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Python 调用 DeepSeek API 完整指南

## 简介

本文将详细介绍如何使用 Python 调用 DeepSeek API，实现流式对话并保存对话记录。相比 Go 版本，Python 实现更加简洁优雅，适合快速开发和原型验证。

## 1. 环境准备

### 1.1 依赖安装

```
pip install requests1.2 项目结构
deepseek-project/
├── main.py           # 主程序
└── conversation.txt  # 对话记录文2. 完整代码实现
import os
import json
import time
import requests
from datetime import datetime

def savetofile(file, content, isquestion=False):
    “””保存对话内容到文件”””
    timestamp = datetime.now().strftime(“%Y-%m-%d %H:%M:%S”)
    if isquestion:
        file.write(f”\n[{timestamp}] Question:\n{content}\n\n[{timestamp}] Answer:\n”)
    else:
        file.write(content)

def main():
    # 配置
    url = “https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions“
    headers = {
        “Content-Type”: “application/json”,
        “Authorization”: “Bearer YOUR_API_KEY”  # 替换为你的 API Key
    }

# 打开文件用于保存对话
    with open(“conversation.txt”, “a”, encoding=“utf-8”) as file:
        while True:
            # 获取用户输入
            question = input(“\n请输入您的问题 (输入 q 退出): “).strip()

if question.lower() == ‘q’:
                print(“程序已退出”)
                break

# 保存问题
            save_to_file(file, question, is_question=True)

# 准备请求数据
            data = {
                “model”: “deepseek-ai/DeepSeek-V3”,
                “messages”: [
                    {
                        “role”: “user”,
                        “content”: question
                    }
                ],
                “stream”: True,
                “max_tokens”: 2048,
                “temperature”: 0.7,
                “top_p”: 0.7,
                “top_k”: 50,
                “frequency_penalty”: 0.5,
                “n”: 1,
                “response_format”: {
                    “type”: “text”
                }
            }

try:
                # 发送流式请求
                response = requests.post(url, json=data, headers=headers, stream=True)
                response.raise_for_status()  # 检查响应状态

# 处理流式响应
                for line in response.iter_lines():
                    if line:
                        line = line.decode(‘utf-8’)
                        if line.startswith(‘data: ‘):
                            if line == ‘data: [DONE]’:
                                continue

try:
                                content = json.loads(line[6:])  # 去掉 ‘data: ‘ 前缀
                                if content[‘choices’][0][‘delta’].get(‘content’):
                                    chunk = content[‘choices’][0][‘delta’][‘content’]
                                    print(chunk, end=‘’, flush=True)
                                    file.write(chunk)
                                    file.flush()
                            except json.JSONDecodeError:
                                continue

# 添加分隔符
                print(“\n————————————————————“)
                file.write(“\n————————————————————\n”)
                file.flush()

except requests.RequestException as e:
                error_msg = f”请求错误: {str(e)}\n”
                print(error_msg)
                file.write(error_msg)
                file.flush()

if __name == “__main“:
    main()3. 代码详解
```

### 3.1 核心功能

#### 文件记录功能

`save_to_file` 函数负责：

- 生成时间戳
- 格式化保存问题和答案
- 自动刷新文件缓冲区

#### API 配置

```
headers = {
    “Content-Type”: “application/json”,
    “Authorization”: “Bearer YOUR_API_KEY”  # 替换为你的 API Key
流式请求处理
```

程序使用 `requests` 库的流式处理功能：

- 使用 `stream=True` 启用流式传输
- 逐行处理响应数据
- 实时显示和保存内容

### 3.2 配置参数说明

API 请求参数：

- `model`: 使用的模型名称
- `stream`: 启用流式输出
- `max_tokens`: 最大输出长度 (2048)
- `temperature`: 控制随机性 (0.7)
- `top_p`, `top_k`: 采样参数
- `frequency_penalty`: 重复惩罚系数

## 4. 错误处理

代码包含完整的错误处理机制：

- 检查 HTTP 响应状态
- 捕获网络异常
- 处理 JSON 解析错误
- 文件操作错误处理

## 5. 使用方法

### 5.1 修改配置

在代码中替换 YOUR_API_KEY 为你的实际 API Key。

### 5.2 运行程序

```
python main.py5.3 交互方式
```

1. 输入问题进行对话
2. 输入 ‘q’ 退出程序
3. 查看 conversation.txt 获取对话记录

## 6. 性能优化建议

1. 文件操作
   - 使用适当的缓冲区大小
   - 定期刷新文件缓冲
   - 正确关闭文件句柄
2. 网络请求
   - 设置适当的超时
   - 使用会话（Session）复用连接
   - 处理网络异常
3. 内存管理
   - 及时释放资源
   - 避免大量数据积累
   - 使用生成器处理流式数据

## 总结

Python 版本的 DeepSeek API 调用实现简单直观，适合快速开发和测试。通过流式处理和文件记录，提供了完整的对话体验。

## 立即体验

现在就来体验 DeepSeek 的强大功能！

快来体验 DeepSeek：https://cloud.siliconflow.cn/i/7qQzHGZs

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http://www.amtb.info/show/MTI5

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