推荐使用从本地加密文件读取密钥的方式：先创建权限为600的~/.gemini_env文件存储密钥，再通过exec读取执行；或用python-dotenv加载同目录下.gitignore保护的.env文件；两者均避免密钥硬编码。
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你需要在Jupyter Notebook中调用Gemini API完成实验或原型开发，但又不能把密钥明文写死在代码单元格里——一旦误传到GitHub或共享给同事，就可能触发账单暴增甚至账号封禁。
用getpass动态输入密钥（适合单次调试）
打开Notebook新建一个代码单元格，运行以下三行：
from getpass import getpass
import os
os.environ["GEMINI_API_KEY"] = getpass("请输入你的Gemini API密钥：")
执行后会弹出密码输入框，输入时不会显示明文，按回车即注入环境变量。这一步只对当前内核会话有效，重启kernel后需重输。
从本地加密文件读取密钥（推荐长期使用）
方法一：用Python读取专用.env文件
先在Notebook所在目录创建一个.env文件（注意开头的点），内容只有一行：GEMINI_API_KEY=AIzaSyxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。然后在代码单元格中运行：
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv() # 自动加载同目录下的.env文件
⚠️ 必须提前执行 pip install python-dotenv，否则报错。该文件不能提交到Git，务必在项目根目录的.gitignore中加入.env。
方法二：直接读取~/.gemini_env（权限更严）
在终端执行：echo 'export GEMINI_API_KEY="your_key_here"' > ~/.gemini_env && chmod 600 ~/.gemini_env。然后在Notebook中运行：
import os
with open(os.path.expanduser("~/.gemini_env")) as f:
exec(f.read())
这行代码会把文件里的export语句当作Python代码执行，从而注入环境变量。【注意：必须确保~/.gemini_env权限为600，否则Python读取时会因权限过高而拒绝执行】
验证密钥是否生效并调用模型
第一步：检查环境变量是否已加载
import os
print("密钥长度：", len(os.getenv("GEMINI_API_KEY", "")))
输出应为39位数字字母组合。若为0，说明前面某步失败，立即停止后续操作。
第二步：初始化LangChain客户端（以gemini-2.0-flash-001为例）
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.0-flash-001", temperature=0.2)
第三步：发送测试请求
response = llm.invoke("你好，请用中文简短自我介绍")
print(response.content)
