大家好，我是AI领域的搬运工——Edward.W。今天给大家带来一篇硬核技术干货，手把手教你如何用Python代码接入最近爆火的DeepSeek大模型API！🚀

📌 本文特点：

• 保姆级教程，从注册到调用全流程

• 提供可直接运行的Python代码

• 包含常见问题解决方案

• 附赠几个实用场景案例

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一、DeepSeek API简介

DeepSeek是国产大模型中的一匹黑马，其API具有以下优势：

✔️ 价格亲民（比GPT-4便宜不少）
✔️ 响应速度快（国内服务器延迟低）
✔️ 支持多种模型（对话/代码/文档理解）
✔️ 免费额度充足（白嫖党狂喜）

官方文档：DeepSeek API文档

二、接入准备（3分钟搞定）

1. 获取API Key

# 详细步骤：
1. 访问DeepSeek官网 → 注册/登录
2. 进入控制台 → 点击"创建API Key"
3. 复制生成的密钥（形如sk-xxxxxxxx）

⚠️ 注意：密钥如密码，切勿泄露！

2. 安装必要库

pip install requests python-dotenv

三、基础调用代码（可直接复制）

创建一个deepseek_demo.py文件：

import requests
from dotenv import load_dotenv
import os

# 加载环境变量（安全存储API Key）
load_dotenv()

DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

def ask_deepseek(prompt):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    payload = {
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "temperature": 0.7  # 控制创造性
    }
    
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
    return response.json()

# 测试调用
if __name__ == "__main__":
    response = ask_deepseek("用Python写一个快速排序")
    print(response["choices"][0]["message"]["content"])

四、进阶使用技巧

1. 流式输出（类似ChatGPT效果）

def stream_chat(prompt):
    payload = {
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "stream": True  # 关键参数！
    }
    
    with requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, stream=True) as res:
        for chunk in res.iter_lines():
            if chunk:
                print(chunk.decode("utf-8"), end="", flush=True)

2. 多轮对话保持上下文

conversation_history = []

def chat_with_memory(user_input):
    global conversation_history
    conversation_history.append({"role": "user", "content": user_input})
    
    payload = {
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": conversation_history
    }
    
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
    ai_reply = response.json()["choices"][0]["message"]
    conversation_history.append(ai_reply)
    
    return ai_reply["content"]

五、实用场景案例

案例1：自动生成SQL语句

def generate_sql(database_info, query_requirements):
    prompt = f"""根据以下数据库结构：
    {database_info}
    编写SQL查询实现：{query_requirements}
    要求：
    1. 添加详细注释
    2. 考虑性能优化"""
    return ask_deepseek(prompt)

案例2：代码调试助手

def debug_code(error_message, code_snippet):
    prompt = f"""帮我调试以下Python代码：
    {code_snippet}
    错误信息：{error_message}
    请：
    1. 指出错误原因
    2. 给出修复后的代码
    3. 解释修复原理"""
    return ask_deepseek(prompt)

六、常见问题Q&A

❓ Q1: 遇到429错误怎么办？
✅ A: 请求过于频繁，建议：

• 添加time.sleep(1)

• 检查是否循环中重复调用API

❓ Q2: 如何控制生成内容的长度？
✅ A: 在payload中添加：

"max_tokens": 500  # 限制最大输出长度

❓ Q3: 支持函数调用吗？
✅ A: 目前DeepSeek Chat模型支持类似OpenAI的function calling功能

七、结语

通过本文，你应该已经掌握了DeepSeek API的基本使用方法。建议先使用免费额度测试，再考虑生产环境接入。

💡 小技巧：可以用python-dotenv把API Key保存在.env文件中，避免硬编码：

# .env文件内容
DEEPSEAK_API_KEY=sk-xxxxxxxx

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📌 下期预告：《DeepSeek API高级用法：实现PDF文档智能问答系统》