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               **（AI时代虽以数据为基石，但人类智慧才是驾驭技术的永恒光芒）**

目录

一：API介绍及安装

1.deepseek API 和deep网页版区别

2.部署DeepSeek API

二：利用deepseek使用自动化python爬虫实现

1.爬虫概念

2.爬虫功能

3.安装依赖

4.用DeepSeek生成基础爬虫代码

5.运行代码

6.爬取成功

三：有了AI我们就可以不用学习了？

1.反驳三连

2.人类の尊严保卫战

3.终极真相

结论：学习是人类的进化刚需

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一：API介绍及安装

**1.**deepseek API 和deep网页版区别

1. 用户定位

• DeepSeek网页版
  面向普通用户，提供开箱即用的交互界面，无需编程基础。用户通过网页输入问题或需求，直接获取AI生成的文本、代码等内容，适用于个人学习、内容创作等轻量级场景。

• DeepSeek API
  面向开发者或企业，需通过编程调用接口集成AI能力至第三方系统（如应用程序、服务或工具）。适用于需要自动化、批量化处理或与其他系统联动的复杂场景。

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2. 功能特性

• 网页版

  • 功能固定：提供预设的交互模式（如问答、写作、翻译等），功能边界由官方界面决定。

  • 单次交互：支持单次请求-响应，适合即时性需求，但难以实现连续任务流或多步骤处理。

  • 交互限制：可能受限于使用频率、输入长度等平台策略。

• API

  • 功能可编程：通过参数调整（如温度值、最大生成长度）控制AI输出风格，支持灵活定制。

  • 批量处理：可并发发送多个请求，或结合业务逻辑实现自动化流水线（如自动生成报告并存入数据库）。

  • 系统集成：将AI能力嵌入现有工作流（如客服系统自动回复、代码仓库智能审查等）。

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3. 技术实现

• 网页版

  • 前端交互：基于浏览器完成请求，数据通过HTTP传输，依赖网页端渲染展示结果。

  • 无代码依赖：用户仅需操作图形界面，无需关注底层协议或数据处理。

• API

  • 协议与认证：需通过API密钥进行身份验证，遵循RESTful或gRPC等协议发送结构化请求（如JSON）。

  • 数据处理：开发者需自主处理输入预处理、错误重试、结果解析及后续业务逻辑。

  • 多语言支持：提供Python、Java、Go等主流语言的SDK，降低集成成本。

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4. 定制化与扩展性

• 网页版

  • 低定制化：界面功能、交互流程由官方设计，用户无法修改。

  • 无扩展性：无法与其他工具或数据源联动，仅支持平台内独立使用。

• API

  • 深度定制：可结合私有数据微调模型（若官方支持），或通过提示工程优化输出结果。

  • 扩展性强：与企业内部系统（如CRM、ERP）、物联网设备等集成，构建定制化AI应用。

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5. 典型应用场景

• 网页版适用场景

  • 个人学习辅助（如概念解释、代码片段生成）

  • 临时内容创作（如撰写邮件、社交媒体文案）

  • 快速获取信息（无需复杂逻辑的简单问答）

• API适用场景

  • 企业级自动化服务（如智能客服、文档摘要生成）

  • 数据驱动型应用（如结合数据库的个性化推荐）

  • 垂直领域工具开发（如法律合同审查、医疗报告生成）

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6. 成本与资源

• 网页版

  • 免费/按次计费：可能提供基础免费额度，超出后按使用量付费。

  • 无运维成本：基础设施维护由平台负责。

• API

  • 按调用量计费：通常根据Token数量或请求次数收费。

  • 开发与运维成本：需投入技术团队进行集成开发、监控及异常处理。

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7.选择建议

• 选择网页版：若需求简单、使用频率低，或缺乏技术资源。

• 选择API：若需将AI能力产品化、规模化，或与其他系统深度结合。

	DeepSeek 网页版	DeepSeek API
用户	所有人（小白友好）	程序员/开发者（需会写代码）
操作	打字→点按钮→看结果	写代码→发送请求→处理数据
自由度	固定功能（如问答、写作）	把AI“塞”进任何地方（APP/微信机器人/智能冰箱…）
类比	租现成公寓（拎包入住）	自建别墅（图纸自己画，厕所装在哪你说了算）
秘密技能	偷偷让AI写情书/周报	让AI自动批改作业+把结果私信发给家长+生成Excel成绩单（一条龙服务）

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2.部署DeepSeek API

进入API 然后自行注册

创建API key并保存

打开Install | Chatbox然后下载将保存的API key输入

选择R1模型也就是reasoner

因为我没有充钱所以无法使用，所以我是使用网页版实现python爬虫代码的

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二：利用deepseek使用自动化python爬虫实现

1.爬虫概念

爬虫（Web Crawler）的定义

爬虫是一种自动化程序，通过模拟人类访问网页的行为，按照预设规则遍历互联网并抓取目标数据。其核心任务是从网页中提取信息，并将非结构化数据（如HTML）转化为结构化数据（如数据库、CSV文件）。

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工作原理

1. 起始请求：从一个或多个初始URL（如网站首页）发起HTTP请求。

2. 下载内容：获取网页的HTML、JSON等原始数据。

3. 解析数据：通过正则表达式、XPath或CSS选择器提取文本、链接、图片等。

4. 链接追踪：从当前页面提取新URL，加入待爬队列，循环执行上述过程。

5. 存储结果：将清洗后的数据保存到本地文件或数据库。

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2.爬虫功能

功能分类	功能描述	应用场景	示例
数据采集	抓取网页文本、链接、多媒体资源，并转为结构化数据	内容聚合、资源下载	抓取新闻文章、下载商品图片、生成Excel表格
自动化监控	实时追踪数据变化或用户行为	价格监控、舆情分析	监控电商价格、分析社交媒体热点
动态内容处理	抓取JavaScript/Ajax动态加载的内容，模拟登录或表单提交	单页应用数据抓取	抓取React/Vue网站、登录后获取用户数据
大规模数据聚合	聚合多来源数据构建数据库或索引	搜索引擎、学术研究	构建搜索引擎索引、抓取论文数据集
高级功能	反爬虫对抗、分布式爬虫、增量抓取	高效爬取、规避封禁	处理验证码、多节点协同抓取
典型应用领域	结合行业需求定制化数据抓取	电商、金融、SEO、科研	比价工具、股票分析、关键词排名监控

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3.安装依赖

pip install requests beautifulsoup4 openpyxl

pip install pandas

pip install fake-useragent -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install tqdm

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4.用DeepSeek生成基础爬虫代码

向DeepSeek输入以下指令：

请生成一个Python爬虫代码，爬取豆瓣电影Top250页面（豆瓣电影 Top 250）的以下数据：
- 电影名称
- 评分
- 短评数量
- 电影链接
要求：
1. 自动遍历所有分页（共10页）
2. 添加随机User-Agent和代理IP支持
3. 数据存储到Excel文件
4. 添加异常处理和延迟防止被封

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import random
from fake_useragent import UserAgent
from tqdm import tqdm  # 进度条工具（可选，可通过pip安装）

# ================== 配置参数 ==================
BASE_URL = "https://movie.douban.com/top250?start={}"
MAX_PAGE = 10  # 共10页（0-9）
DELAY = random.uniform(1, 3)  # 基础延迟
PROXIES = [  # 代理IP池（需自行替换有效代理）
    # {"http": "http://ip:port", "https": "http://ip:port"},
    # 更多代理...
]
ua = UserAgent()

# ================== 数据存储 ==================
movies_data = []

# ================== 爬取逻辑 ==================
def get_random_header():
    """生成随机请求头"""
    return {
        "User-Agent": ua.random,
        "Referer": "https://movie.douban.com/",
        "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
    }

def fetch_page(url):
    """发送请求并返回响应"""
    try:
        proxies = random.choice(PROXIES) if PROXIES else None
        response = requests.get(
            url,
            headers=get_random_header(),
            proxies=proxies,
            timeout=10
        )
        response.raise_for_status()  # 检查HTTP状态码
        return response.text
    except Exception as e:
        print(f"请求失败: {e}")
        return None

def parse_page(html):
    """解析页面数据"""
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    items = soup.select(".grid_view .item")
    
    for item in items:
        try:
            # 电影名称
            title = item.select_one(".hd span.title").text.strip()
            
            # 评分
            rating = item.select_one(".rating_num").text.strip()
            
            # 短评数量
            comment_tag = item.select_one(".star span:last-child")
            comments = comment_tag.text.replace("人评价", "").strip() if comment_tag else "N/A"
            
            # 电影链接
            link = item.select_one(".hd a")["href"].strip()
            
            movies_data.append({
                "title": title,
                "rating": rating,
                "comments": comments,
                "link": link
            })
        except Exception as e:
            print(f"解析失败: {e}")

# ================== 主程序 ==================
if __name__ == "__main__":
    for page in tqdm(range(MAX_PAGE)):  # 使用tqdm显示进度条
        try:
            # 生成分页URL
            start = page * 25
            url = BASE_URL.format(start)
            
            # 获取页面
            html = fetch_page(url)
            if not html:
                continue
                
            # 解析数据
            parse_page(html)
            
            # 随机延迟
            time.sleep(DELAY + random.uniform(0, 1))
        except Exception as e:
            print(f"处理第{page+1}页时出错: {e}")
            continue

    # 保存到Excel
    if movies_data:
        df = pd.DataFrame(movies_data)
        df.to_excel("douban_top250.xlsx", index=False)
        print(f"成功保存{len(df)}条数据到douban_top250.xlsx")
    else:
        print("未获取到有效数据")

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5.运行代码

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6.爬取成功

保存路径为Python脚本的工作目录中，文件名为 douban_top250.xlsx。

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三：有了AI我们就可以不用学习了？

有人说既然AI能帮我生成代码那我还学什么代码啊，直接AI就好了。。

1.反驳三连

1. “AI是学霸笔记，你是学渣本人！”

   • AI能甩你100篇论文，但没你划重点，它连考试范围都摸不着！就像给AI一本《五年高考》，它疯狂输出答案，结果考场发的是《三年模拟》——当场死机！📚

2. “AI是GPS，但你不认路就敢上山？”
   导航说“前方直行”，你一猛子扎进河里，AI还在淡定播报：“当前水深3米，建议蛙泳。” 没学过游泳？恭喜解锁成就：AI坑你大礼包！🌊

3. “AI是西施滤镜，你是原相机素颜！”
   用AI写简历吹得天花乱坠，面试官一问：“请解释第二行代码。” 你眼神游离：“那啥…滤镜突然卡了？” ——工作？下一个！📸

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2.人类の尊严保卫战

• 当AI说“我会画画”
  你反手掏出毕加索画派解析：“老弟，你管这叫‘立体主义’？这明明是二维码成精！” 🔳

• 当AI说“我会写诗”
  你甩出《唐诗三百首》：“‘举头望明月’下一句是‘低头写BUG’？李白棺材板按不住了！” 👻

• 当AI说“我懂爱情”
  你冷笑播放《泰坦尼克号》：“来，先解释下Rose为啥不共享木板？” AI颤抖：“…检测到人类逻辑，本机选择自爆。

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3.终极真相

AI是你的赛博宠物，不是哆啦A梦！
不学习=给AI当人形电源，还是5V慢充那种
今日不读书，明天AI把你写进《人类迷惑行为大赏》——标题就叫：《摆烂之王：他以为AI会替他高考！》

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结论：学习是人类的进化刚需

拒绝学习等于自愿放弃人类在智能时代的认知主权。AI不是学习的替代品，而是激发人类突破认知边界的催化剂——正如望远镜扩展了肉眼视野，但天文学仍需学者解读星辰。所以不管怎样，不能因为有了AI而放弃学习，而是因为有了AI我们才更应该利用AI提升自我。

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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