Python调用豆包API的完整指南 豆包是字节跳动推出的AI对话助手，提供了强大的自然语言处理能力。本文将详细介绍如何使用Python调用豆包API，实现智能对话功能。
准备工作 在开始之前，您需要：
注册豆包开发者账号 获取API密钥（通常在开发者控制台中创建应用后获得） 安装必要的Python库 安装所需库 pip install requests # 用于HTTP请求 pip install python-dotenv # 用于管理环境变量（可选） AI写代码 bash 1 2 基本API调用 首先，让我们实现一个简单的豆包API调用：
import requests import json
def call_doubao_api(api_key, prompt, model="doubao-pro"): """ 调用豆包API的基本函数
参数:api_key: 您的豆包API密钥prompt: 输入的提示文本model: 使用的模型版本，默认为'doubao-pro'返回:API的响应内容
"""
url = "https://api.doubao.com/v1/chat/completions"headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {api_key}"
}data = {"model": model,"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],"temperature": 0.7
}response = requests.post(url, headers=headers, json=data)if response.status_code == 200:return response.json()
else:raise Exception(f"API调用失败，状态码: {response.status_code}, 错误: {response.text}")使用示例
api_key = "your_api_key_here" # 替换为您的实际API密钥 response = call_doubao_api(api_key, "Python是什么？") print(response["choices"][0]["message"]["content"]) AI写代码 python 运行
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 高级功能实现
- 多轮对话 豆包API支持多轮对话，只需在messages数组中包含历史消息：
def multi_turn_conversation(api_key): conversation_history = []
while True:user_input = input("你: ")if user_input.lower() in ["退出", "exit", "quit"]:breakconversation_history.append({"role": "user", "content": user_input})response = call_doubao_api(api_key=api_key,prompt=conversation_history,model="doubao-pro")assistant_reply = response["choices"][0]["message"]["content"]conversation_history.append({"role": "assistant", "content": assistant_reply})print(f"豆包: {assistant_reply}")使用示例
multi_turn_conversation("your_api_key_here")
AI写代码 python 运行
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 2. 流式响应 对于长文本响应，可以使用流式接收：
def stream_doubao_response(api_key, prompt): url = "https://api.doubao.com/v1/chat/completions"
headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {api_key}"
}data = {"model": "doubao-pro","messages": [{"role": "user", "content": prompt}],"stream": True
}with requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True) as response:for line in response.iter_lines():if line:decoded_line = line.decode('utf-8')if decoded_line.startswith("data:"):json_data = decoded_line[5:].strip()if json_data != "[DONE]":try:chunk = json.loads(json_data)content = chunk.get("choices", [{}])[0].get("delta", {}).get("content", "")print(content, end="", flush=True)except json.JSONDecodeError:passprint()使用示例
stream_doubao_response("your_api_key_here", "请详细解释Python的生成器")
AI写代码 python 运行
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def robust_doubao_call(api_key, prompt, max_retries=3): retries = 0 last_error = None
while retries < max_retries:try:response = call_doubao_api(api_key, prompt)return responseexcept RequestException as e:last_error = eretries += 1if retries < max_retries:time.sleep(2 ** retries) # 指数退避except Exception as e:last_error = ebreakraise Exception(f"API调用失败，重试{max_retries}次后仍不成功。最后错误: {str(last_error)}")AI写代码 python 运行
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 实际应用示例
- 代码生成与解释
def generate_code_explanation(api_key, code_snippet):
prompt = f"""
请解释以下Python代码的功能和工作原理：
{code_snippet}
请按照以下格式回答：
- 代码功能概述
- 关键代码段解析
- 可能的改进建议 """
response = robust_doubao_call(api_key, prompt) return response["choices"][0]["message"]["content"] AI写代码 python 运行
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 2. 内容摘要生成 def generate_summary(api_key, text, length="short"): length_map = { "short": "50字以内", "medium": "100-150字", "long": "200-300字" }
prompt = f"""
请为以下文本生成一个{length_map.get(length, "适中")}的摘要：{text}摘要要求：
- 保留核心信息
- 语言简洁明了
- 保持客观中立
"""response = robust_doubao_call(api_key, prompt)
return response["choices"][0]["message"]["content"]AI写代码 python 运行
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 最佳实践 API密钥管理：不要将API密钥硬编码在代码中，使用环境变量或密钥管理服务
from dotenv import load_dotenv import os
load_dotenv() api_key = os.getenv("DOUBAO_API_KEY") AI写代码 python 运行 1 2 3 4 5 速率限制：豆包API可能有速率限制，适当添加延迟或实现队列机制
输入验证：对用户输入进行清理和验证，防止注入
缓存响应：对于频繁相同的请求，考虑实现缓存机制
监控与日志：记录API调用情况，便于调试和优化
结语 通过Python调用豆包API，您可以轻松将强大的AI对话能力集成到您的应用中。本文介绍了从基础调用到高级功能的实现方法，以及错误处理和最佳实践。随着豆包API的不断更新，建议定期查阅官方文档以获取最新功能和参数。
希望这篇指南能帮助您快速上手使用Python与豆包AI进行交互！ ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「王小玗」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/a181001_/article/details/148181307
-asctime())
