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（AI时代虽以数据为基石，但人类智慧才是驾驭技术的永恒光芒）
目录
一：API介绍及安装
1.deepseek API 和deep网页版区别
1. 用户定位
DeepSeek网页版
面向普通用户，提供开箱即用的交互界面，无需编程基础。用户通过网页输入问题或需求，直接获取AI生成的文本、代码等内容，适用于个人学习、内容创作等轻量级场景。DeepSeek API
面向开发者或企业，需通过编程调用接口集成AI能力至第三方系统（如应用程序、服务或工具）。适用于需要自动化、批量化处理或与其他系统联动的复杂场景。
2. 功能特性
网页版
功能固定：提供预设的交互模式（如问答、写作、翻译等），功能边界由官方界面决定。
单次交互：支持单次请求-响应，适合即时性需求，但难以实现连续任务流或多步骤处理。
交互限制：可能受限于使用频率、输入长度等平台策略。
API
功能可编程：通过参数调整（如温度值、最大生成长度）控制AI输出风格，支持灵活定制。
批量处理：可并发发送多个请求，或结合业务逻辑实现自动化流水线（如自动生成报告并存入数据库）。
系统集成：将AI能力嵌入现有工作流（如客服系统自动回复、代码仓库智能审查等）。
3. 技术实现
网页版
前端交互：基于浏览器完成请求，数据通过HTTP传输，依赖网页端渲染展示结果。
无代码依赖：用户仅需操作图形界面，无需关注底层协议或数据处理。
API
协议与认证：需通过API密钥进行身份验证，遵循RESTful或gRPC等协议发送结构化请求（如JSON）。
数据处理：开发者需自主处理输入预处理、错误重试、结果解析及后续业务逻辑。
多语言支持：提供Python、Java、Go等主流语言的SDK，降低集成成本。
4. 定制化与扩展性
网页版
低定制化：界面功能、交互流程由官方设计，用户无法修改。
无扩展性：无法与其他工具或数据源联动，仅支持平台内独立使用。
API
深度定制：可结合私有数据微调模型（若官方支持），或通过提示工程优化输出结果。
扩展性强：与企业内部系统（如CRM、ERP）、物联网设备等集成，构建定制化AI应用。
5. 典型应用场景
网页版适用场景
个人学习辅助（如概念解释、代码片段生成）
临时内容创作（如撰写邮件、社交媒体文案）
快速获取信息（无需复杂逻辑的简单问答）
API适用场景
企业级自动化服务（如智能客服、文档摘要生成）
数据驱动型应用（如结合数据库的个性化推荐）
垂直领域工具开发（如法律合同审查、医疗报告生成）
6. 成本与资源
网页版
免费/按次计费：可能提供基础免费额度，超出后按使用量付费。
无运维成本：基础设施维护由平台负责。
API
按调用量计费：通常根据Token数量或请求次数收费。
开发与运维成本：需投入技术团队进行集成开发、监控及异常处理。
7.选择建议
选择网页版：若需求简单、使用频率低，或缺乏技术资源。
选择API：若需将AI能力产品化、规模化，或与其他系统深度结合。
| DeepSeek 网页版 | DeepSeek API | |
|---|---|---|
| 用户 | 所有人（小白友好） | 程序员/开发者（需会写代码） |
| 操作 | 打字→点按钮→看结果 | 写代码→发送请求→处理数据 |
| 自由度 | 固定功能（如问答、写作） | 把AI“塞”进任何地方（APP/微信机器人/智能冰箱...） |
| 类比 | 租现成公寓（拎包入住） | 自建别墅（图纸自己画，厕所装在哪你说了算） |
| 秘密技能 | 偷偷让AI写情书/周报 | 让AI自动批改作业+把结果私信发给家长+生成Excel成绩单（一条龙服务） |
2.部署DeepSeek API
进入API 然后自行注册
创建API key并保存
打开Install | Chatbox然后下载将保存的API key输入
选择R1模型也就是reasoner
因为我没有充钱所以无法使用，所以我是使用网页版实现python爬虫代码的
二：利用deepseek使用自动化python爬虫实现
1.爬虫概念
爬虫（Web Crawler）的定义
爬虫是一种自动化程序，通过模拟人类访问网页的行为，按照预设规则遍历互联网并抓取目标数据。其核心任务是从网页中提取信息，并将非结构化数据（如HTML）转化为结构化数据（如数据库、CSV文件）。
工作原理
起始请求：从一个或多个初始URL（如网站首页）发起HTTP请求。
下载内容：获取网页的HTML、JSON等原始数据。
解析数据：通过正则表达式、XPath或CSS选择器提取文本、链接、图片等。
链接追踪：从当前页面提取新URL，加入待爬队列，循环执行上述过程。
存储结果：将清洗后的数据保存到本地文件或数据库。
2.爬虫功能
| 功能分类 | 功能描述 | 应用场景 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 数据采集 | 抓取网页文本、链接、多媒体资源，并转为结构化数据 | 内容聚合、资源下载 | 抓取新闻文章、下载商品图片、生成Excel表格 |
| 自动化监控 | 实时追踪数据变化或用户行为 | 价格监控、舆情分析 | 监控电商价格、分析社交媒体热点 |
| 动态内容处理 | 抓取JavaScript/Ajax动态加载的内容，模拟登录或表单提交 | 单页应用数据抓取 | 抓取React/Vue网站、登录后获取用户数据 |
| 大规模数据聚合 | 聚合多来源数据构建数据库或索引 | 搜索引擎、学术研究 | 构建搜索引擎索引、抓取论文数据集 |
| 高级功能 | 反爬虫对抗、分布式爬虫、增量抓取 | 高效爬取、规避封禁 | 处理验证码、多节点协同抓取 |
| 典型应用领域 | 结合行业需求定制化数据抓取 | 电商、金融、SEO、科研 | 比价工具、股票分析、关键词排名监控 |
3.安装依赖
pip install requests beautifulsoup4 openpyxl
pip install pandas
pip install fake-useragent -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tqdm
4.用DeepSeek生成基础爬虫代码
向DeepSeek输入以下指令：
请生成一个Python爬虫代码，爬取豆瓣电影Top250页面（豆瓣电影 Top 250）的以下数据：
- 电影名称
- 评分
- 短评数量
- 电影链接
要求：
1. 自动遍历所有分页（共10页）
2. 添加随机User-Agent和代理IP支持
3. 数据存储到Excel文件
4. 添加异常处理和延迟防止被封
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import random
from fake_useragent import UserAgent
from tqdm import tqdm # 进度条工具（可选，可通过pip安装）
# ================== 配置参数 ==================
BASE_URL = "https://movie.douban.com/top250?start={}"
MAX_PAGE = 10 # 共10页（0-9）
DELAY = random.uniform(1, 3) # 基础延迟
PROXIES = [ # 代理IP池（需自行替换有效代理）
# {"http": "http://ip:port", "https": "http://ip:port"},
# 更多代理...
]
ua = UserAgent()
# ================== 数据存储 ==================
movies_data = []
# ================== 爬取逻辑 ==================
def get_random_header():
"""生成随机请求头"""
return {
"User-Agent": ua.random,
"Referer": "https://movie.douban.com/",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
}
def fetch_page(url):
"""发送请求并返回响应"""
try:
proxies = random.choice(PROXIES) if PROXIES else None
response = requests.get(
url,
headers=get_random_header(),
proxies=proxies,
timeout=10
)
response.raise_for_status() # 检查HTTP状态码
return response.text
except Exception as e:
print(f"请求失败: {e}")
return None
def parse_page(html):
"""解析页面数据"""
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
items = soup.select(".grid_view .item")
for item in items:
try:
# 电影名称
title = item.select_one(".hd span.title").text.strip()
# 评分
rating = item.select_one(".rating_num").text.strip()
# 短评数量
comment_tag = item.select_one(".star span:last-child")
comments = comment_tag.text.replace("人评价", "").strip() if comment_tag else "N/A"
# 电影链接
link = item.select_one(".hd a")["href"].strip()
movies_data.append({
"title": title,
"rating": rating,
"comments": comments,
"link": link
})
except Exception as e:
print(f"解析失败: {e}")
# ================== 主程序 ==================
if __name__ == "__main__":
for page in tqdm(range(MAX_PAGE)): # 使用tqdm显示进度条
try:
# 生成分页URL
start = page * 25
url = BASE_URL.format(start)
# 获取页面
html = fetch_page(url)
if not html:
continue
# 解析数据
parse_page(html)
# 随机延迟
time.sleep(DELAY + random.uniform(0, 1))
except Exception as e:
print(f"处理第{page+1}页时出错: {e}")
continue
# 保存到Excel
if movies_data:
df = pd.DataFrame(movies_data)
df.to_excel("douban_top250.xlsx", index=False)
print(f"成功保存{len(df)}条数据到douban_top250.xlsx")
else:
print("未获取到有效数据")5.运行代码
6.爬取成功
保存路径为Python脚本的工作目录中，文件名为 douban_top250.xlsx。
三：有了AI我们就可以不用学习了？
有人说既然AI能帮我生成代码那我还学什么代码啊，直接AI就好了。。
1.反驳三连
“AI是学霸笔记，你是学渣本人！”
AI能甩你100篇论文，但没你划重点，它连考试范围都摸不着！就像给AI一本《五年高考》，它疯狂输出答案，结果考场发的是《三年模拟》——当场死机！📚
“AI是GPS，但你不认路就敢上山？”
导航说“前方直行”，你一猛子扎进河里，AI还在淡定播报：“当前水深3米，建议蛙泳。” 没学过游泳？恭喜解锁成就：AI坑你大礼包！🌊“AI是西施滤镜，你是原相机素颜！”
用AI写简历吹得天花乱坠，面试官一问：“请解释第二行代码。” 你眼神游离：“那啥…滤镜突然卡了？” ——工作？下一个！📸
2.人类の尊严保卫战
当AI说“我会画画”
你反手掏出毕加索画派解析：“老弟，你管这叫‘立体主义’？这明明是二维码成精！” 🔳当AI说“我会写诗”
你甩出《唐诗三百首》：“‘举头望明月’下一句是‘低头写BUG’？李白棺材板按不住了！” 👻当AI说“我懂爱情”
你冷笑播放《泰坦尼克号》：“来，先解释下Rose为啥不共享木板？” AI颤抖：“…检测到人类逻辑，本机选择自爆。
3.终极真相
AI是你的赛博宠物，不是哆啦A梦！
不学习=给AI当人形电源，还是5V慢充那种
今日不读书，明天AI把你写进《人类迷惑行为大赏》——标题就叫：《摆烂之王：他以为AI会替他高考！》
结论：学习是人类的进化刚需
拒绝学习等于自愿放弃人类在智能时代的认知主权。AI不是学习的替代品，而是激发人类突破认知边界的催化剂——正如望远镜扩展了肉眼视野，但天文学仍需学者解读星辰。所以不管怎样，不能因为有了AI而放弃学习，而是因为有了AI我们才更应该利用AI提升自我。
你应该到Python爬虫史上超详细讲解（零基础入门，老年人都看的懂）-CSDN博客具体学习爬虫的原理！！！！
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