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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 datetimedef 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]':continuetry: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

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。

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