需完成api密钥配置、请求构造与响应解析：一、在deepseek平台创建密钥并存为环境变量；二、安装requests库，设置url与bearer认证头；三、构建含system/user角色的messages列表并序列化；四、post请求后解析choices0["content"]；五、封装while循环实现连续问答。
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如果您希望利用DeepSeek API创建一个基础的问答机器人，需要完成API密钥配置、请求构造与响应解析等核心环节。以下是实现该功能的具体步骤：
一、获取并配置DeepSeek API密钥
DeepSeek API访问需通过有效的API密钥进行身份验证，该密钥用于在每次请求中标识调用者身份并控制访问权限。
1、访问DeepSeek官方开发者平台，注册或登录您的账户。
2、进入API密钥管理页面，点击“创建新密钥”按钮。
3、复制生成的密钥字符串，并将其安全存储在环境变量中，例如设置为DEEPSEEK_API_KEY。
4、确保密钥未硬编码在源代码中，避免泄露风险。密钥一旦泄露，应立即在平台中删除并重新生成。
二、安装必要依赖并初始化客户端
使用Python调用DeepSeek API需借助HTTP客户端库发送结构化请求，推荐使用requests库以简化认证与数据传输流程。
1、在终端中执行命令安装requests库：pip install requests。
2、新建Python文件，在顶部导入requests模块及os模块用于读取环境变量。
3、定义API基础URL为https://api.deepseek.com/v1/chat/completions。
4、构建请求头字典，包含Authorization字段，其值为Bearer {密钥}，注意Bearer后必须有一个空格。
三、构造符合规范的消息请求体
DeepSeek API要求请求体为JSON格式，其中messages字段需为消息对象列表，每个对象包含role（system/user/assistant）和content两个必需键。
1、创建messages列表，首个元素为system角色，内容为机器人行为描述，例如“你是一个简洁、准确的问答助手。”
2、第二个元素为user角色，content设为用户实际提问文本，如“量子计算的基本原理是什么？”
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3、将messages列表与其他参数（如model名称、temperature）一同放入data字典中。
4、使用json.dumps()将data字典序列化为UTF-8编码的字节流，作为POST请求的body内容。
四、发送请求并解析返回的JSON响应
向API端点发起POST请求后，服务端将返回标准JSON格式响应，其中嵌套的choices字段包含模型生成的答案文本。
1、使用requests.post()方法发送请求，传入URL、headers和data参数。
2、检查响应状态码是否为200，若非200则打印response.status_code和response.text用于调试。
3、对成功响应调用response.json()解析为Python字典。
4、从字典中提取choices[0]["message"]["content"]，该路径指向模型生成的回答文本。
5、将提取出的内容打印或返回给前端界面，注意需处理KeyError异常以防字段缺失。
五、封装为可交互的命令行问答循环
为提升可用性，可将上述逻辑封装为持续运行的输入-输出循环，使用户能连续提问而无需重启程序。
1、在主函数中添加while True循环，每次迭代前提示用户输入问题。
2、当用户输入“quit”或“exit”时，执行break退出循环。
3、每次输入后调用前述请求函数，传入当前问题文本并接收回答。
4、将回答内容用print()输出，格式为“机器人：{回答}”，避免在循环内重复初始化headers或重载密钥。
