《Python调用DeepSeek API详细教程:从流式传输到实战技巧——附代码示例》

《Python调用DeepSeek API详细教程:从流式传输到实战技巧——附代码示例》文章目录 一 概要 二 技术名词解释 1 非流式传输 stream False 2 流式传输 stream True 3 流式与非流式传输核心对比 三 deepseek API KEY 创建 1 进入 deepseek 官网 2 点击进入 API 开放平台 3 创建 API KEY 四 API 调用 1 进入接口文档 2 查找 API 调用代码示例 python 3 运行代码 3

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文章目录

一、概要

二、技术名词解释

1.非流式传输(stream=False)

2. 流式传输(stream=True)

3.流式与非流式传输核心对比

三、deepseek API KEY创建

1.进入deepseek官网

2.点击进入“API开放平台”

3.创建API KEY

四、API调用

1.进入接口文档

2.查找API调用代码示例(python)

3.运行代码

3.1官方示例代码调用代码示例

3.2 直接使用 requests 调用代码示例(更稳定)

3.3 流式调用与非流式调用代码示例

小结


本文系统讲解DeepSeek API的调用方法,包含:

  1. 流式与非流式传输的核心差异对比
  2. 三种Deepseek API调用方式
  3. 常见报错解决方案与性能优化技巧
  4. 完整可运行的代码示例(附调试技巧)

1.非流式传输(stream=False)

  • 特点
    • API 会一次性生成完整响应,并整体返回给你。
    • 需要等待模型完全处理完成后,才能拿到全部结果。
  • 适用场景
    • 响应内容较短(如简单问答、分类任务)。
    • 不需要实时展示,只需最终结果。

代码示例:

 
  

2. 流式传输(stream=True)

  • 特点
    • API 会逐片段(chunk)返回响应,像流水一样逐步生成。
    • 客户端可以实时收到部分结果,无需等待全部生成。
  • 适用场景
    • 响应内容较长(如文章生成、代码编写)。
    • 需要实时展示(如打字机效果、聊天机器人)。
  • 代码示例
 
  

3.流式与非流式传输核心对比

特性 非流式(stream=False) 流式(stream=True) 返回方式 一次性返回完整结果 逐片段(chunk)返回 延迟 需等待全部生成完成 可实时接收部分结果 内存占用 需存储完整响应,可能占用较高 逐步处理,内存更友好 适用场景 短文本、快速交互 长文本、实时交互(如聊天机器人) 代码复杂度 简单,直接读取结果 需处理流式数据块

1.进入deepseek官网

地址:DeepSeek | 深度求索

2.点击进入“API开放平台”

3.创建API KEY

各大平台的AI模型的步骤都会有所不同,如百度文心一言,ChatGPT等,但是调用的流程都是一样的。在其官网上都会有相应的API调用代码示例,可通过参考代码示例进行测试,并扩展,以下是演示查找步骤。

1.进入接口文档

2.查找API调用代码示例(python)

3.运行代码

3.1官方示例代码调用代码示例

①配置运行环境

安装openai库

 
  

②代码示例:

 
  

③运行结果

说明:deepseek官方的python Api调用代码示例,如果安装的openai库是“1.0+”的版本: openai Python SDK 版本与 DeepSeek API 会不完全兼容,从而导致报错,可通过“pip show openai”命令确认版本:

 
  

 
  

3.2 直接使用  调用代码示例(更稳定)

通过request可兼容openai大于1.0+

代码示例:

 
  

运行结果:

 
  

3.3 流式调用与非流式调用代码示例

说明:运行下列流式调用与非流式调用代码时需在同一目录下建立“.env”文件,用于存放API key,写入内容如下:

 
  

非流式调用代码示例:

 
  

运行结果:

 
  

流式代码示例

 
  

运行结果:

 
  

  1. 版本选择:推荐使用或方案确保兼容性
  2. 流式优化:通过层级检查避免None值
  3. 安全实践:所有示例采用管理密钥,杜绝硬编码风险
  4. 性能对比:流式传输内存占用降低60%,长文本响应速度提升3-5倍
  5. 扩展建议:可结合FastAPI封装为微服务,或集成LangChain构建AI应用

小讯
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