python 环境安装及使用

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https://www.python.org/downloads/

https://www.runoob.com/python/python-install.html

https://www.python.org/downloads/release/python-3140/

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要使用 Python 处理文档分析（如调用 DeepSeek API 批量处理几百 G 文档），需先完成 Python 环境的安装与配置。以下是详细步骤：

一、Python 环境安装

1. 下载 Python 安装包

• 访问 Python 官网，根据操作系统（Windows/macOS/Linux）选择对应版本（推荐 Python 3.8+，兼容性更好）。
• Windows：选择 .exe 安装包（如 python-3.11.4-amd64.exe）；
   
  macOS：选择 .pkg 安装包或通过 Homebrew 安装（brew install python3）；
   
  Linux：多数系统自带 Python3，可通过 python3 --version 检查，缺失则用 sudo apt install python3（Ubuntu）或 sudo yum install python3（CentOS）安装。

2. 安装 Python

• Windows 安装注意事项：运行安装包时，勾选 “Add Python to PATH”（必选，否则需手动配置环境变量），然后点击 “Install Now” 完成安装。验证：打开命令提示符（Win+R → 输入 cmd），输入 python --version 或 python3 --version，显示版本号则安装成功。
• macOS/Linux 验证：打开终端，输入 python3 --version，显示版本号即成功。

二、配置包管理工具（pip）

pip 是 Python 的包管理工具，用于安装第三方库（如调用 DeepSeek API 所需的 SDK），安装 Python 时会自动附带。

1. 验证 pip

• Windows：命令提示符输入 pip --version 或 pip3 --version；
• macOS/Linux：终端输入 pip3 --version。
   
  若提示 “命令不存在”，需手动安装：
   
  下载 get-pip.py，然后在终端执行 python get-pip.py 或 python3 get-pip.py。

2. 升级 pip（可选）

为避免版本问题，建议升级 pip：

bash

 

运行

 

 

 

 

# Windows
pip install --upgrade pip
# macOS/Linux
pip3 install --upgrade pip

 

三、创建虚拟环境（推荐）

虚拟环境可隔离不同项目的依赖包，避免版本冲突，尤其适合多项目开发。

1. 创建虚拟环境

• 新建一个项目文件夹（如 deepseek_analysis），在终端 / 命令提示符中进入该文件夹：
  bash

   

  运行

   

   

   

   

  # Windows
  cd C:\path\to\deepseek_analysis
  # macOS/Linux
  cd /path/to/deepseek_analysis
  

   
   
• 创建虚拟环境：
  bash

   

  运行

   

   

   

   

  # Windows
  python -m venv venv
  # macOS/Linux
  python3 -m venv venv
  

   
   
  执行后，文件夹内会生成 venv 目录（虚拟环境文件）。

2. 激活虚拟环境

• Windows（命令提示符）：
  bash

   

  运行

   

   

   

   

  venv\Scripts\activate
  

   
   
  激活后，命令行前缀会显示 (venv)。
• macOS/Linux（终端）：
  bash

   

  运行

   

   

   

   

  source venv/bin/activate
  

   
   
• 退出虚拟环境：任何系统都可输入 deactivate。

四、安装所需依赖库

以调用 DeepSeek API 为例，需安装官方 SDK 或相关工具（如处理文档的库）。

1. 安装 DeepSeek 相关库

目前 DeepSeek 官方提供的 SDK 可通过 pip 安装（若有更新以官网为准）：

bash

 

运行

 

 

 

 

# 激活虚拟环境后执行
pip install deepseek-chat  # 假设官方SDK包名为 deepseek-chat

 

2. 安装文档处理工具

若需处理 PDF、Word 等文档（如拆分、读取内容），还需安装：

bash

 

运行

 

 

 

 

# 处理PDF
pip install PyPDF2 pdfplumber
# 处理Word
pip install python-docx
# 处理TXT/编码问题
pip install chardet

 

五、编写并运行 Python 代码

以批量处理文档的简单示例为例（结合之前的 API 调用逻辑）：

1. 创建代码文件

在项目文件夹中新建 analyze_docs.py，内容如下：

python

 

运行

 

 

 

 

from deepseek_chat import DeepSeekChat  # 假设SDK导入方式
import os
import time# 配置API密钥（从DeepSeek官网获取）
api_key = "你的DeepSeek API密钥"
chat = DeepSeekChat(api_key)# 文档存放路径（拆分后的小文件）
doc_folder = "path/to/split_docs"  # 替换为实际路径
result_folder = "analysis_results"
os.makedirs(result_folder, exist_ok=True)  # 创建结果文件夹# 获取所有文档文件列表（过滤支持的格式）
supported_formats = ('.pdf', '.docx', '.txt')
file_list = [f for f in os.listdir(doc_folder)if f.lower().endswith(supported_formats)
]# 分批处理（每批50个文件）
batch_size = 50
for i in range(0, len(file_list), batch_size):batch_files = file_list[i:i+batch_size]print(f"处理第 {i//batch_size + 1} 批，共 {len(batch_files)} 个文件...")for file_name in batch_files:file_path = os.path.join(doc_folder, file_name)try:# 读取文件并调用API分析with open(file_path, "rb") as f:response = chat.analyze_document(file=f,instructions="提取文档中的核心结论和关键数据")# 保存结果result_path = os.path.join(result_folder, f"{os.path.splitext(file_name)[0]}_result.txt")with open(result_path, "w", encoding="utf-8") as res_f:res_f.write(f"文件名：{file_name}\n\n分析结果：\n{response.summary}")print(f"成功处理：{file_name}")except Exception as e:print(f"处理 {file_name} 失败：{str(e)}")# 避免API限流，每批处理后暂停10秒time.sleep(10)print("所有文件处理完成！结果保存在：", result_folder)

 

2. 运行代码

• 确保虚拟环境已激活，在终端 / 命令提示符中进入项目文件夹，执行：
  bash

   

  运行

   

   

   

   

  python analyze_docs.py  # Windows
  # 或
  python3 analyze_docs.py  # macOS/Linux
  

   
   
• 代码会自动分批读取文档、调用 DeepSeek API 分析，并将结果保存到 analysis_results 文件夹。

六、常见问题解决

1. “ModuleNotFoundError”：提示缺少某个库，用 pip install 库名 安装即可。
2. API 调用失败：检查 API 密钥是否正确、网络是否通畅，或参考 DeepSeek 官方文档调整请求参数。
3. 文档处理错误：确认文档格式是否支持（如加密 PDF 可能无法读取），可先用工具测试文档是否可正常打开。

通过以上步骤，即可搭建 Python 环境并批量处理文档，结合 DeepSeek 完成大体积文档的分析。

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