大家好，我是小民，见字欢喜。
前面几篇文章，我们聊了智能体的概念、思考方式，还亲手搭了一个邮箱助手。
今天咱们来换种玩法——用Python接入DeepSeek API，搭一个自己的AI助手，而且DeepSeek有免费额度，不用花钱也能玩。
01 先说说DeepSeek的免费额度
DeepSeek官方给开发者提供了免费试用额度，根据目前的信息，新用户注册后通常能拿到10块钱左右的tokens额度（约500万tokens），个人开发者能用很久。
⚠️几个小提醒👇
- 用完需要充值，但价格不贵（输入2元/百万tokens，输出8元/百万tokens）
我的免费额度一年前就已经过期了😂
查了一下资料，10块钱的额度，按每次对话平均消耗2000 tokens来算，大概能聊2500次，如果每天用10次，能用8个多月，所以果断充10块钱试试手。
02 准备工作：获取API Key
1. 注册账号
DeepSeek官网：platform.deepseek.com
点击注册，用手机号或邮箱完成注册
2. 获取API Key
登录后，进入控制台，找到「API Keys」页面
点击「创建API Key」，给它起个名字，然后复制生成的密钥，格式大概长这样👇
sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
⚠️重要提示：这个密钥只显示一次，记得保存好！如果丢了，只能重新创建一个了
03 环境配置：安装Python和依赖
检查Python环境，打开终端，输入👇
python --version
如果显示Python3.8或更高版本，就OK了；如果还没安装，就去python.org下载安装包，安装时记得勾选「Add Python to PATH」
04 开始实操
4.1 新建项目
①打开PyCharm，点击New Project
②设置项目位置，比如D:\projects\deepseek-demo
点击Create
4.2 创建文件夹结构
在项目根目录下，手动创建以下文件夹结构
deepseek-demo/├── core/ # 核心代码├── examples/ # 示例代码├── utils/ # 工具函数├── data/ # 数据文件（可选）├── .env # 环境变量（API Key放这里）├── .gitignore # 忽略敏感文件└── requirements.txt # 依赖列表
这里没什么说的，直接按目录结构手动创建就可以了
4.3 安装依赖
在PyCharm里安装依赖有两种方式👇
① 用终端
在终端里输入如下命令
pip install requests python-dotenv
我已经安装过了
② 用PyCharm界面
点击+号，搜索 requests，点击Install Package
4.4 创建配置文件
在项目根目录，右键 → New → File
① 创建.env文件
注意env前面有个点
DEEPSEEK_API_KEY=sk-你的密钥DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat
② 创建.gitignore文件
venv/.env__pycache__/*.pyc.DS_Store.idea/
③ 创建requirements.txt
requests>=2.31.0python-dotenv>=1.0.0
这样以后别人拿到你的项目
在终端执行如下命令就能一键安装所有依赖了
pip install -r requirements.txt
4.5 核心代码
这部分代码有点长，我把核心思路讲一下，完整代码就不贴出来了，免得文章太长。
我在utils/config.py里写了一个读取配置的函数，从.env文件里拿到API Key和模型名称。
然后在 core/deepseek_client.py 里封装了一个DeepSeekClient类，主要功能有：
这样封装之后，调用AI就变成了一行代码👇
client = DeepSeekClient()reply = client.chat("你好")print(reply)
💡在公众号对话框回复「代码」，我把完整源码发你～
05 Demo效果演示
代码写完之后，我在examples/01_hello_world.py里写了一个最简单的调用👇
from core.deepseek_client import DeepSeekClientclient = DeepSeekClient()reply = client.chat("你好，请介绍一下你自己")print("DeepSeek说：", reply)
右键运行，效果还不错
还能做什么？我列了6个实用场景
有了这个基础，你就可以在自己的程序里集成AI能力了，我顺手写了6个示例，覆盖了日常最常用的场景👇
下面看看运行效果👇
多轮对话
流式输出
文章总结助手
日报生成器
客服问答助手
几个踩过的坑
1. API Key找不到
第一次运行时忘了配置.env文件，结果报错说找不到API Key。后来把.env放在项目根目录，在config.py里用load_dotenv() 加载就好了。
2. R1模型没响应
一开始用的deepseek-reasoner（R1模型），等了半天没反应。后来换成deepseek-chat（V3模型），一下子就通了；新手建议先用V3，稳定了再试R1。
3. 流式输出乱码
流式模式下，如果控制台编码不对，可能会显示乱码；在PyCharm里把文件编码设为UTF-8就解决了。
最后来个小结
今天我们用Python接入了DeepSeek API，从零开始搭了一个自己的AI助手，其实核心就三步👇
有了这个基础，大家就可以在自己的程序里集成AI能力了，如：自动回复、内容生成、代码助手、客服机器人……想怎么玩就怎么玩😄
关注公众号后，在对话框回复「代码」，我把完整源码发你～
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