项目实训博客四基于DeepSeek API实现个性化学习计划制定功能

本文结合实际教学辅助项目，详细介绍如何用Flask搭建Web后端，通过DeepSeek API实现用户个性化学习计划制定功能。内容包括环境搭建、核心代码、接口说明与测试，并附前端调用示例，适合有一定Python基础的开发者快速上手。

NathalieAnnis

282人浏览 · 2025-04-27 23:01:24

NathalieAnnis · 2025-04-27 23:01:24 发布

一、项目背景与需求分析

我们项目旨在利用AI技术辅助传统教学，减轻教师繁重的工作量，让教师更专注于思想道德的引领以及教学节奏的掌控，而知识传授、答疑解惑、教学素材生成等任务，则由AI辅助完成。

本篇博客重点介绍其中一项关键功能：

「学习计划制定」：基于用户输入的学习目标、学习周期和学习难度，调用DeepSeek API实现个性化的学习任务推荐，自动为用户生成具体而细致的学习计划。

二、技术选型

本项目Web端选用Flask框架，主要基于以下考量：

Flask为轻量级框架，快速搭建RESTful API接口；
与AI模型快速集成，适合微服务架构；
可扩展性高，便于后期复杂功能的扩展。

AI能力由DeepSeek API提供，具备强大的知识整合、任务拆解和内容生成能力。

三、项目环境搭建

首先创建一个新项目文件夹，并初始化虚拟环境：

mkdir flask_learning_plan
cd flask_learning_plan
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows为 venv\Scripts\activate
pip install flask requests python-dotenv flask-cors

目录结构如下：

flask_learning_plan
├── app.py
├── config.py
├── .env
└── requirements.txt

四、核心代码实现

1. 配置管理（config.py）

管理配置文件，加载API密钥等敏感信息：

import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

class Config:
    DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY')
    DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/chat/completions"

.env文件：

DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key

2. Flask核心逻辑（app.py）

定义路由，调用DeepSeek API生成学习计划：

from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
import requests
from config import Config

app = Flask(__name__)
CORS(app)

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {Config.DEEPSEEK_API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

def generate_study_plan(topic, duration, difficulty):
    system_prompt = "你是一个专业的教学规划助手，帮助用户规划详细的学习计划。"
    user_prompt = f"请你根据以下信息为我制定详细的学习计划：\n主题：{topic}\n学习周期：{duration}\n难度要求：{difficulty}\n请给出每周或每天具体的学习任务安排。"

    data = {
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_prompt}
        ],
        "temperature": 0.7
    }

    response = requests.post(Config.DEEPSEEK_API_URL, json=data, headers=headers)
    result = response.json()

    if response.status_code == 200:
        return result['choices'][0]['message']['content']
    else:
        return "请求DeepSeek API时发生错误，请稍后重试。"

@app.route('/api/study-plan', methods=['POST'])
def study_plan():
    data = request.json
    topic = data.get('topic')
    duration = data.get('duration')
    difficulty = data.get('difficulty')

    if not all([topic, duration, difficulty]):
        return jsonify({"error": "缺少参数，请提供完整的topic, duration, difficulty"}), 400

    plan = generate_study_plan(topic, duration, difficulty)
    return jsonify({"study_plan": plan})

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

五、接口说明与测试

启动Flask服务：

python app.py

接口地址：

POST http://127.0.0.1:5000/api/study-plan

请求体示例（JSON格式）：

{
    "topic": "数据结构与算法",
    "duration": "4周",
    "difficulty": "中等"
}

返回结果示例：

{
    "study_plan": "### 数据结构与算法（4周）学习计划\n\n#### 第1周：基础数据结构\n- **周一至周二**：学习数组与链表的定义、实现、基本操作\n- **周三**：练习链表的各种变种（单链表、双链表）\n- **周四**：队列与栈的实现与使用场景\n- **周五至周末**：综合练习，完成数组、链表、栈和队列的综合习题\n\n#### 第2周：高级数据结构\n- **周一至周三**：树与二叉树基础\n- **周四至周五**：图的基本概念与常见算法（DFS/BFS）\n- **周末**：完成树与图的相关习题，巩固知识\n\n（……更多详细内容省略）"
}

六、前端简单调用示例

若希望在前端页面直接调用此API，可以使用JavaScript：

fetch('http://127.0.0.1:5000/api/study-plan', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    topic: "数据结构与算法",
    duration: "4周",
    difficulty: "中等"
  })
})
.then(response => response.json())
.then(data => {
  console.log(data.study_plan);
})
.catch(error => {
  console.error('Error:', error);
});