零基础学Python用DeepSeek的可执行路径：先注册获取API密钥并保存；再安装Python和requests库，运行first_call.py成功调用API；接着可用网页端交互学习、PyCharm+Continue插件智能补全；第3天起通过项目驱动，完成“学生信息管理系统”增删查改及功能迭代。
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想用DeepSeek零基础学Python，又不知道从哪一步开始敲代码、跑通第一个程序、获得正向反馈——这不是你一个人的卡点，而是所有新手必经的启动障碍。下面直接给出手把手可执行路径，每一步都验证过能跑通。
注册账号并拿到可用API密钥
打开 https://www.deepseek.com → 点击右上角「笑脸图标」→ 用邮箱注册并查收验证邮件 → 登录后进入「开发者中心」→ 点击【API Keys】→ 输入名称（如“Python学习”）→ 点击创建 → 【立即复制保存该密钥，平台不会再次显示】。
这一步漏掉复制，后续所有代码调用都会报401错误，且无法找回密钥，必须重新生成。
本地环境准备与首次调用
安装Python 3.9或更高版本，安装时务必勾选 【Add Python to PATH】 选项，否则终端无法识别python命令。
打开命令行（Windows用CMD/PowerShell，macOS/Linux用Terminal）→ 执行：pip install requests → 新建一个文本文件，命名为first_call.py → 粘贴以下代码，把YOUR_API_KEY替换成你刚复制的密钥：
import requests<br>url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"<br>headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "Content-Type": "application/json"}<br>data = {"model": "deepseek-chat", "messages": [{"role": "user", "content": "请用Python写一个判断闰年的函数，并附带3个测试用例"}]}<br>response = requests.post(url, headers=headers, json=data)<br>print(response.json()['choices'][0]['message']['content'])
保存后，在命令行中执行：python first_call.py → 若看到函数定义和测试输出，说明API通路已打通。
网页端免配置交互式学习（适合碎片时间）
方法一：直接提问+要求生成可运行脚本
在DeepSeek网页对话框输入：“解释Python中列表推导式的语法，并生成一个过滤出偶数平方的示例，要求包含输入数据、推导过程和打印结果。” → 收到回复后，点击右侧工具栏的「代码块」图标 → 选择「转换为可运行脚本」。
方法二：追问式概念深挖
对模型返回的任意一行关键代码（比如lambda x: x % 2 == 0），单独发起新对话：“这个lambda表达式为什么能当filter参数？它和普通函数定义有什么本质区别？” → 这种聚焦单点的追问，比泛泛而问“讲讲lambda”收获大得多。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
用PyCharm接入DeepSeek实现智能编程辅助
第一步：在PyCharm中安装Continue插件
打开PyCharm → File → Settings → Plugins → 搜索“Continue” → 点击Install → 重启IDE。
第二步：配置DeepSeek API连接
重启后右侧出现Continue标签页 → 点击Settings图标 → 将默认JSON配置中的"apiKey": "REDACTED"替换为你自己的密钥 → 把"apiBase"改为"https://api.deepseek.com/beta" → 保存配置。
第三步：实战验证
新建一个Python文件 → 写一行未完成的代码：def calc_area(length, width): → 选中这行 → 右键 → 选择「Continue: Generate Code」→ 看它自动补全带docstring和return语句的完整函数。
注意：首次调用可能延迟3–5秒，这是正常现象；若提示“Authentication failed”，请检查密钥是否粘贴完整、有无空格、是否用了旧密钥。
结构化项目驱动学习（第3天起启动）
① 打开DeepSeek网页端 → 输入指令：“生成一个‘学生信息管理系统’的Python命令行版本，要求支持增删查改，用字典存储数据，退出时提示保存到JSON文件。”
② 复制生成的完整代码 → 粘贴到本地student_mgr.py中 → 运行，观察功能是否正常。
③ 在运行成功的代码上方加一行注释：# TODO: 添加按姓名模糊搜索功能 → 选中整段代码 → 右键 → Continue → “Refactor Code” → 输入提示：“在现有功能基础上，新增search_student(name_keyword)函数，支持不区分大小写的部分匹配。”
④ 接收修改后的代码 → 保存 → 运行测试新增功能。
这一步不是为了写完一个完美系统，而是建立“提问→生成→运行→修改→再提问”的最小闭环，让学习始终落在可执行、可验证的动作上。
