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。https://cloud.siliconflow.cn/i/vnCCfVaQ

1. 环境准备

1.1 依赖安装

1. pip install requests

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1.2 项目结构

1. deepseek-project/
2. ├── main.py # 主程序
3. └── conversation.txt # 对话记录文件

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2. 完整代码实现

1. import os
2. import json
3. import time
4. import requests
5. from datetime import datetime
7. def save_to_file(file, content, is_question=False):
8. """保存对话内容到文件"""
9. timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
10. if is_question:
11. file.write(f"\n[{timestamp}] Question:\n{content}\n\n[{timestamp}] Answer:\n")
12. else:
13. file.write(content)
15. def main():
16. # 配置
17. url = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"
18. headers = {
19. "Content-Type": "application/json",
20. "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" # 替换为你的 API Key
21. }
23. # 打开文件用于保存对话
24. with open("conversation.txt", "a", encoding="utf-8") as file:
25. while True:
26. # 获取用户输入
27. question = input("\n请输入您的问题 (输入 q 退出): ").strip()
29. if question.lower() == 'q':
30. print("程序已退出")
31. break
33. # 保存问题
34. save_to_file(file, question, is_question=True)
36. # 准备请求数据
37. data = {
38. "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3",
39. "messages": [
40. {
41. "role": "user",
42. "content": question
43. }
44. ],
45. "stream": True,
46. "max_tokens": 2048,
47. "temperature": 0.7,
48. "top_p": 0.7,
49. "top_k": 50,
50. "frequency_penalty": 0.5,
51. "n": 1,
52. "response_format": {
53. "type": "text"
54. }
55. }
57. try:
58. # 发送流式请求
59. response = requests.post(url, json=data, headers=headers, stream=True)
60. response.raise_for_status() # 检查响应状态
62. # 处理流式响应
63. for line in response.iter_lines():
64. if line:
65. line = line.decode('utf-8')
66. if line.startswith('data: '):
67. if line == 'data: [DONE]':
68. continue
70. try:
71. content = json.loads(line[6:]) # 去掉 'data: ' 前缀
72. if content['choices'][0]['delta'].get('content'):
73. chunk = content['choices'][0]['delta']['content']
74. print(chunk, end='', flush=True)
75. file.write(chunk)
76. file.flush()
77. except json.JSONDecodeError:
78. continue
80. # 添加分隔符
81. print("\n----------------------------------------")
82. file.write("\n----------------------------------------\n")
83. file.flush()
85. except requests.RequestException as e:
86. error_msg = f"请求错误: {str(e)}\n"
87. print(error_msg)
88. file.write(error_msg)
89. file.flush()
91. if __name__ == "__main__":
92. main()

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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

1. headers = {
2. "Content-Type": "application/json",
3. "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" # 替换为你的 API Key
4. }

复制代码

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

1. python main.py

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5.3 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

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