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

pip install requests

1.2 项目结构

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

2. 完整代码实现

import os
import json
import time
import requests
from datetime import datetime
def save_to_file(file, content, is_question=False):
    """保存对话内容到文件"""
    timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    if is_question:
        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.py
        

        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

           • 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

             • 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。

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        （图片来源网络，侵删）
        
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