Python代码解析:使用OpenAI兼容接口调用千问大模型

开始  │  ▼导入 os 模块  │  ▼导入 dashscope 模块  │  ▼定义消息内容（system角色 + user角色）  │  ▼调用大模型 API  │  ▼判断响应状态码  │  ├── 等于 200 ──► 打印模型回答  │  └── 不等于 200 ──► 打印错误信息  │  ▼结束

import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),    # 不同地域的base_url不同，这里以北京为例[citation:1][citation:9]    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")completion = client.chat.completions.create(    model="qwen-plus",    messages=[        {"role": "system", "content": "你是一个严谨的合规审查员。"},        {"role": "user", "content": "请简单介绍下你自己。"}    ])print(completion.choices[0].message.content)

第1行：import os

含义：导入 Python 的 os 模块。作用：os 是“操作系统（Operating System）”的缩写，提供了与电脑操作系统交互的功能。在这段代码里，它的作用是让你后面能用 os.getenv() 读取环境变量里的 API Key。Python 基础概念：import 就是引入现成的工具包，就像去工具箱里拿一把螺丝刀，拿来了才能在代码里用它的功能。

第2行：from openai import OpenAI

含义：从 openai 这个库中，单独取出OpenAI 这个类。作用：让你可以直接写 OpenAI(...)，而不需要写成 openai.OpenAI(...)，代码更简洁。Python 基础概念：from ... import ... 是导入的另一种写法，相当于“从工具箱里只拿一把扳手出来”。如果写成 import openai，后面每次都要写 openai.OpenAI()，更啰嗦。

第3行：空行

含义：纯粹为了代码可读性，把不同功能块分开。作用：不影响代码运行，是良好的编程习惯，就像写文章要分段一样。Python 基础概念：空行会被解释器忽略，只对人类读者有意义。

第4行：client = OpenAI(

含义：创建一个 OpenAI 客户端对象，赋值给变量 client。作用：client 就是一个“连接器”，后面所有调用大模型的操作都通过它来完成。Python 基础概念：client = ... 是变量赋值；OpenAI(...) 是创建一个对象（可以理解为“造一个连接器”）。类比：就像你办了一张健身房会员卡（client），以后所有健身操作都刷这张卡。

第5行：api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),

含义：传入一个参数，指定 API Key。作用：os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY") 从电脑的系统环境变量中读取 DASHSCOPE_API_KEY 的值，传给 api_key 参数。为什么这样写：API Key 不直接写在代码里，而是从环境变量读取，更安全，不会因为代码上传到 GitHub 而泄露密钥。Python 基础概念：os.getenv(...) 是函数调用，作用是读取环境变量；行首的缩进表示这行属于 OpenAI(...) 函数调用的参数列表，是上一行的延续。

第6行：# base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"

含义：这是一行被注释掉的代码，不会执行。作用：如果你以后需要使用特定地域的 API 地址，可以删除前面的 # 来启用它。为什么注释掉：阿里云百炼的默认地址通常可以自动适配，大多数情况下不需要手动指定。Python 基础概念：# 开头的行是注释，Python 解释器会直接跳过它，只给程序员自己看。

上面红色字体部分，DeepSeek解释的是错的。现在是使用OpenAI SDK，它并不知道阿里云百炼的默认地址。所以这行代码不能注释掉，必须指定base_url才能正确调用API。

第7行：)

含义：函数调用的结束符。作用：表示传入 OpenAI 的所有参数都写完了，client 对象正式创建完成。Python 基础概念：圆括号 () 用来包裹函数的参数，左括号 ( 表示开始，右括号 ) 表示结束。

第8行：空行

含义：把“创建客户端”和“调用模型”两个不同功能块分开。作用：提高代码可读性。Python 基础概念：空行不影响运行，只是视觉上的分隔。

第9行：completion = client.chat.completions.create(

含义：通过 client 连接器，调用大模型的“聊天补全”功能，并把返回结果赋值给 completion 变量。作用：真正地发送请求给大模型，让模型去“思考”并给出回答。Python 基础概念：.（点号）表示“访问里面的东西”，client.chat.completions.create 是一层层深入访问对象。类比：client 是健身房会员卡 → .chat 是健身区 → .completions 是器械区 → .create 是“按下启动按钮”。

client . chat . completions . create(...)  │        │        │            │  连接器   聊天功能  补全功能    执行创建

第10行：model="qwen-plus",

含义：传入参数，指定使用 qwen-plus 模型。作用：告诉 API 用哪个大模型来回答你的问题。可选值：也可以换成 qwen-max、qwen-turbo 等，效果和价格略有不同。

第11行：messages=[

含义：传入 messages 参数，它的值是一个列表（以 [ 开头）。作用：准备要发送给大模型的消息内容，列表里可以装多个消息。Python 基础概念：列表用方括号 [] 表示，可以装多个元素，元素之间用逗号分隔。

第12行：{"role": "system", "content": "你是一个严谨的合规审查员。"},

含义：列表中的第一个元素，是一个字典。作用：设置系统角色（System Role），告诉模型“你是谁”，相当于给模型一个“人设”。Python 基础概念：字典用花括号 {} 表示，由键值对组成。"role" 是键（Key），"system" 是值（Value），中间用冒号 : 连接。缩进：8个空格（或两个缩进层级），表示这行属于 messages 这个列表。

第13行：{"role": "user", "content": "请简单介绍下你自己。"}

含义：列表中的第二个元素，也是一个字典。作用：设置用户角色（User Role）的输入内容，也就是你真正想问模型的问题。Python 基础概念：这是列表的第二个元素，和第一个元素之间用逗号分隔。

第14行：]

含义：messages 列表的结束符。作用：表示消息列表定义完了，方括号关闭。Python 基础概念：左方括号 [ 和右方括号 ] 成对出现，中间是列表的元素。

第15行：)

含义：client.chat.completions.create(...) 函数调用的结束符。作用：所有参数都传完了，正式执行这个调用。在这一刻，代码向阿里云百炼发送请求，大模型在云端开始计算，然后返回结果。Python 基础概念：圆括号成对出现，表示函数调用的开始和结束。

第16行：空行

含义：把“调用模型”和“打印结果”两个步骤分开。作用：提高代码可读性。

第17行：print(completion.choices[0].message.content)

含义：打印模型返回的回答内容。作用：在控制台显示大模型生成的文本，让你能看到模型的回答。Python 基础概念：print() 是 Python 内置的输出函数，括号里是要打印的内容。

逐一拆解：

• completion：响应对象，也就是模型返回的一个大包裹

• .choices：候选回答列表，模型可能给你多个备选答案

• [0]：取列表中的第一个元素（Python 列表索引从 0 开始）

• .message：消息对象

• .content：消息的文本内容，也就是最终你要看到的文字

类比：就像打开一个快递包裹（completion），里面有一个箱子（.choices），箱子里第一个物品（[0]）上贴着一张纸条（.message），纸条上写着文字（.content），你用 print 把文字念出来给大家听。

代码执行流程：

┌──────────┐│ 导入模块 │ → os / OpenAI└────┬─────┘     ▼┌──────────┐│ 创建client│ → 读取API Key + 设置目标地址└────┬─────┘     ▼┌──────────┐│ 发送请求 │ → model + messages 打包发出└────┬─────┘     ▼┌──────────┐│ 网络传输 │ → 你的电脑 ↔ 阿里云百炼服务器└────┬─────┘     ▼┌──────────┐│ 接收响应 │ → 大模型生成的回答返回└────┬─────┘     ▼┌──────────┐│ 打印结果 │ → 显示在控制台└──────────┘

两种调用方式对比

最终结果完全一样，只是写法不同。相当于学会了两种调用大模型的方法。

这段代码涉及的 Python 核心概念

结束。