DeepSeek如何赋能Python编程？

尹会生
DeepSeek R1 降低了大模型的使用门槛，开发者可通过 Chat、IDE 集成、API 三种方式将其融入开发流程，结合 Python 快速实现业务集成与原型验证，提升效率，推动 AI 与实际业务深度融合。
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大家好，我是尹会生。
今天主要想和大家介绍一下 DeepSeek R1。从春节以来，相信大家可能已经频繁听到这个词了，那我们该如何跟进这样一个热门技术呢？今天的直播内容一方面是为了缓解我们自身的学习焦虑，另一方面也是希望大家能快速将大模型与自身业务结合，真正享受 AI 编程和大模型带来的技术红利。
在今天的直播里，我会围绕以下几个部分展开：
DeepSeek R1 发布后，它与传统大模型相比，在软件开发领域的应用有哪些不同和变化？
关于 Python 编程的重要性。我们发现，真正要把大模型用得好，最好能将其接入实际业务，而这通常需要通过 Python 编程来实现。那么为什么是 Python，而不是其他语言？
首先是 DeepSeek R1 和传统大模型在软件开发中的差异。作为程序员或开发者，我们更习惯用自己熟悉的思路和方法去分析一个工具。所以我们不会像 AI 专家或算法研究员那样，一上来就钻研强化学习、MoE 架构或者思维链这些底层技术。我们更愿意把整个系统看作一个已经上线的应用，去观察它的输入、输出，以及中间的处理过程。
因此，分析 DeepSeek R1，我们完全可以从自己熟悉的角度入手：输入、输出和过程控制。把它当作一个黑盒，从外部行为来理解它的特点。
首先，最明显的差异之一体现在输入环节，也就是“提示词”部分。我们对比一下，以前用普通大模型时是得学一些提示词公式的，比如 CRISPE 提示框架（角色、任务、步骤、输出等），经常需要明确这些结构。本质上，这就像开发系统时定义输入规范。
传统大模型在处理输入时其实挺“挑剔”的，如果你只抛出一个简单问题，它返回的结果往往不理想。但没有人一开始就告诉你，提问大模型还有个“潜规则”——叫提示词工程（Prompt Engineering）。在没掌握这个技巧之前，你反复尝试，效果还是不好，这就容易陷入恶性循环。
这就好比我们在公司里同时维护 A、B 两套软件：A 系统一直很稳定，B 系统却动不动就崩溃。时间一长，团队自然就不愿意用 B 了。技术选型也是同样的道理。
所以你会发现，传统大模型在实际业务落地中主要有这么几个难点：
你得反复调试提示词，不断尝试不同写法；
不同的提示词在不同的模型上表现还不一样——不同厂商、不同参数规模，甚至因为量化、蒸馏等技术，模型的实际表现千差万别。这就带来一个问题：没有统一的输入标准，调试成本非常高。
这就好比你写了一段代码交给测试，测试反馈说：“你这 100 行代码里有 200 个 Bug，修好再测。”这时候你是什么心情？是不是恨不得推倒重写？其实早期用普通大模型效果不好，很多时候问题就出在提示词设计上，而 DeepSeek R1 推出后大家普遍反馈更友好，也正是因为它很大程度上缓解了这个问题。
传统大模型中，提示词有很多“框架”要掌握，比如 CRISPE、QCIP-SPE 等等，它们确实能提升输出质量，但前提是你得知道这些方法、甚至背下这些模式。于是有人就想：能不能让大模型自己思考？这就引申出了“思维链”（Chain-of-Thought，CoT）——也就是一步步引导模型推理。
再后来，还出现了像“扣子”、DeFi、甚至微软的“提示词自动生成器”这类 Agent 工具，本质上都是为了降低输入设计的难度。理想情况下，我们希望能用最自然、最直接的语言表达需求，模型就能理解并输出好结果。
而 DeepSeek R1 作为一款推理优化模型，恰恰在这方面表现突出：我们不再需要套用复杂的提示词框架，用“说人话”的方式提问，它就能稳定输出我们想要的答案。这意味着使用大模型的门槛被大幅降低了。而门槛降低带来的一个直接好处就是：用大模型学习一门新编程语言（比如 Python）变得更简单。以前你既要学编程，还要学怎么“问问题”，现在你可以更专注于问题本身，直接提问、直接获取解答。
除了输入上的差异，DeepSeek R1 和传统大模型在“中间推理过程”上也有明显的不同，它支持更长的思维链（Long CoT）。不知道你有没有留意过，DeepSeek R1 不仅结果准确，它的思考过程也非常有参考价值。举个例子，我们可以用一些数学题或逻辑题（比如利润计算、工程合作问题）测试它的推理能力。这类问题没法直接得出答案，必须经过多步推导——就像产品经理提的需求，不能直接编码，得先转成开发逻辑。这时候，如果你观察 DeepSeek R1 的返回内容，它的中间推理过程实际上是在示范“如何分解问题、如何分步思考”。这个过程对我们自己分析复杂业务需求也很有帮助。
随着时间的推移，写代码久了你会发现，纯编程的硬技能（数据结构、算法、封装抽象）反而不是最难的，更难的是如何把现实需求映射成代码逻辑。如果有人能展示他的思考过程，其实是很好的学习机会。所以建议大家在使用 DeepSeek R1 时，除了看结果，也多关注它的推理链——这是隐形的学习资源。
最后是输出环节。DeepSeek R1 在软件开发场景中，无论是代码格式还是内容准确性，通常都比普通大模型表现得更稳定，但有一点要提醒：不要“画蛇添足”。意思是使用 DeepSeek R1 的时候，不用加一堆“请认真思考”“请再检查一下”这样的冗余指令，而是越直接，效果反而越好。但如果用的是传统大模型（比如 DeepSeek V3）的话，那可不能偷懒，该写的约束和上下文都得写清楚，否则它容易“自由发挥”。比如说，你让它模拟一个抽硬币概率的问题，如果附加一句“请认真思考”，它可能真会多想十分钟，导致响应变慢，还不见得更准。所以，自然、直接、清晰的提问，在 R1 上才是最高效的。
简单来说就是：用 R1，别加戏；用 V3，别偷懒。这是一个非常实用的指导原则，建议大家在实际使用中体会这两种策略的差异。
好，那从应用的角度我们已经分析了 DeepSeek R1 和传统大模型在输入、推理、输出这几个方面的区别。如果大家有兴趣，强烈建议亲自上手试一试，尤其关注：
它的提示词是否真的更“自然”；
它的 Long CoT（长思维链）是如何一步步展开的；
它的输出结构是不是更清晰。
至于 DeepSeek R1 底层的一些技术，比如 MoE（混合专家模型）、强化学习、SFT（有监督微调）等等，这次我们就不深入了。这些内容在其他视频和文章中已经讲得很透彻，我们这次更聚焦在“怎么用”而不是“为什么能”。
如果我们把 DeepSeek R1 看作一个函数，那么它的输入、处理、输出方式都发生了明显变化。那我们怎么把它嵌入到自己的开发流程中呢？本质上只有三种形式，也恰好对应软件开发中的三种典型场景：
Chat 方式​：通过网页对话交互；
IDE 集成​：嵌入到开发环境中，如 VS Code、PyCharm 等；
API 调用​：通过接口集成到自研系统或自动化流程中。
为什么是这三种？其实它们恰好覆盖了从“理解需求”到“代码实现”的全过程：
Chat 方式适用于那些你还不清楚如何拆解的需求，或者某段代码你看不懂，需要借助大模型帮你理清思路、提升认知。它是“人机协作”的典型方式，核心是“通过交互搞懂问题”。举个例子，假如我们让 DeepSeek R1 “写一个 Python 版的 Transformer 演示程序”，它不只是直接吐代码，还会先分析你的意图。它会思考用户是要教学还是做技术验证？然后它会考虑模型规模、位置编码、注意力机制等关键部分，再给出适合理解和演示的代码。这个过程其实就是在帮你建立开发思路。
再比如，如果老板突然说“在我们游戏里加个贪吃蛇小游戏”，你第一反应可能是懵的：蛇怎么移动？食物怎么生成？规则怎么控制？这种场景就特别适合用 Chat 方式，让大模型帮你梳理设计逻辑。
所以我们说，Chat 形式的核心价值是：帮你和开发需求之间建立认知桥梁。它不是直接替代你写代码，而是先帮你把问题想清楚。
接下来，我们换一个角度提问。假设这个演示程序是写给 Java 工程师看的 Python 版 Transformer，你在编写的时候会考虑哪些问题？需要做哪些额外的思考？
这时候可能你会觉得 Chat 方式、IDE 集成、API 调用，这三种用法好像差不多。但实际上，它们对应的是不同的使用场景，解决不同的问题。这也是为什么 DeepSeek R1 最近这么受欢迎——它的“思考过程”本身就很有启发性。如果没有 R1，你生成的可能就只是一段代码；但有了 R1，它还会帮你考虑“这段代码写给谁看？他能不能看懂？”比如这段 Python 代码如果交给 Java 工程师，他可能看得懂，也可能完全懵。那我们自己在写的时候，如果要让 Java 工程师能理解，需要考虑什么呢？是不是得考虑 Java 工程师的编码习惯？比如：
Java 常用静态类型，而 Python 是动态类型，这会不会增加理解难度？
Python 语法更简洁，但 Java 工程师是否习惯这种表达？
导入哪些库？示例数据怎么设计？
要不要加注释？注释怎么写更符合 Java 工程师的习惯？
你会发现，DeepSeek R1 其实把这些细节都考虑进去了。这就是我们说的第一种使用方式：Chat 方式。Chat 方式的核心作用是对齐：对齐认知、对齐理解、对齐表达。
第二种方式是 IDE 集成，这可能是对程序员效率提升最直接的一种方式。它能在编写代码的过程中实时提供建议、检查代码逻辑、甚至补全复杂结构。
第三种方式是 API 调用。当前两种方式都不适用时，API 是唯一的替代方案，也是最接近“业务集成”的一种方式。很多人说：“大模型好像只能用在 ToC 场景，ToB 不知道怎么接？”其实不然。
如果我们把现有业务系统抽象一下，无非是用户发起请求，服务器处理并返回，中间可能涉及数据库、缓存（如 Redis）、对象存储等。那么接入大模型也非常简单：只需要在应用层后面新开一个接口，发起一个 HTTP 请求，把用户输入传给大模型，再把它返回的结果整合回你的业务逻辑中。
就像这张架构图所示：用户请求先到你的业务服务器，服务器再调用大模型 API，拿到结果后再返回给用户，整个过程清晰、直接、可扩展。
这样一来，我们的系统就具备大模型的能力了。但引入了新能力，关键是要解决实际问题，那大模型主要用来处理哪些传统应用搞不定的问题呢？举个例子，比如一些票务 App 都有一条规则：某些特价票一旦购买，是不能退的。但如果用户确实去不了，规则又允许“直系亲属”代为使用。这时候用户可能会有各种问法：
“我爸妈能去吗？”
“我儿子女儿能去吗？”
“我侄子算不算？”
“我老婆能不能用？”
“我媳妇行不行？”
你看，问题虽然相似，但表述五花八门。如果全靠人工客服回答，成本高、响应慢，还容易不一致。
而大模型正好擅长处理这类语义模糊、表达多样的问题。我们可以在 App 后台接入大模型 API，把用户问题抛给它，比如：“我儿子能不能去？”大模型能理解“儿子”属于“直系亲属”，返回“可以”，我们再把这个结果用更友好、更人性化的方式回复给用户。这样一个以前需要人工介入的场景，就通过大模型实现了自动化和智能化。
但你可能会问：大模型一定能准确回答吗？显然不能 100% 保证。这时候就需要一些技术手段来补充，比如：
Prompt 设计​：用户的问题是“我儿子能不能去？”，直接抛给大模型可能缺乏上下文。我们需要在请求前用 Prompt 补充背景，比如明确规则是“仅限直系亲属使用”，甚至必要时反问用户补全信息。比如推荐手机时，如果用户说“我要拍照好的”，系统不能直接瞎推荐，而应该通过多轮对话明确品牌偏好、屏幕、电池、存储等需求。
知识库检索（RAG）​：面对专业问题（如票务规则、产品信息），可以先从知识库中检索准确信息，再让大模型基于这些信息生成回答。
Function Calling：有些问题需要实时查数据库，比如“我还有多少积分？”。我们可以对大模型进行微调，让模型能够将自然语言转成 SQL 查询。有时候还需要去网络中搜集信息，这时候就得调用搜索引擎。
你会发现，现在单纯“部署一个大模型”已经不稀奇了，真正的重点变成了：怎么让它更可靠？怎么让它接入业务？​​ 也就是 RAG、Function Calling、知识库、工具调用这些技术。
而 DeepSeek R1 的优势就在于：Prompt 设计更简单、输出更稳定、工具调用能力更强，这样接入现有系统时，成本更低、效果更好。
最后我们总结一下，我们可以根据不同场景选择三种集成方式：
Chat 方式​：适合前期理解和对齐需求，比如搞懂代码、分析业务；
IDE 集成​：适合开发调试阶段，提升编码效率；
API 调用​：适合与业务系统对接，实现自动化响应。
那为什么 Python 在这个过程中变得越来越重要了呢？其实，不管我们是用 Chat 方式、IDE 集成，还是 API 调用，本质上都是在做技术验证或原型开发，而 Python 最大的优势就是能快速实现业务逻辑，它是一门真正的“胶水语言”。
有了大模型之后，我们可以直接用自然语言描述需求，通过 Chat 方式生成 Python 代码，几乎是一对一的映射。尤其是 DeepSeek R1 推出之后，生成代码的质量和准确性都明显提升。
Python 不仅能快速处理中间流程，还有很多成熟的大模型相关框架（比如 LangChain、LlamaIndex），让我们可以轻松集成 RAG、Agent 等功能。我们可以先把框架嵌入业务，灰度一部分流量看效果，如果验证成功，再改写成 Go 或 Java——这种“小步快跑”的方式非常高效。
此外，Python 在深度学习、数据科学（如 Pandas、NumPy）、物联网、金融计算等领域都有强大的生态支持。我们可以用 Python 快速接入大模型，发起 HTTP 请求、处理响应，甚至构建完整的数据处理和业务链路。
那么今天的分享就到这里。在这次分享里，我们一同探索了 DeepSeek R1 如何以更自然、更高效的方式融入开发流程，从提示词优化、长思维链推理，到三种集成形态——Chat、IDE 和 API，以及 Python 作为“胶水语言”在大模型落地中的关键作用。
技术的本质是为人所用。DeepSeek R1 的出现，不仅降低了大模型的使用门槛，更让我们看到 AI 与业务结合的真实可能性。它不再是一个遥不可及的技术概念，而是可以切实帮助你我提升开发效率、扩展能力边界的实用工具。
我希望大家多多动手尝试，从一个小需求开始，用 DeepSeek R1 写一段代码、解一个问题、甚至搭建一个原型。只有亲自实践过，才能体会到这轮技术变革的力量，才能发现属于你自己的、人机协同的最佳模式。
未来属于敢于探索和快速学习的人。愿我们都能在 AI 的浪潮中，保持好奇，积极实践，做那个率先把技术转化为价值的人。
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解释
总结
1. DeepSeek R1在软件开发中的应用有明显的不同，特别是在输入环节的提示词设计上更加友好和稳定，降低了使用大模型的门槛。 2. DeepSeek R1支持更长的思维链，为开发者提供了隐形的学习资源，对于理解复杂业务需求具有参考价值。 3. DeepSeek R1在软件开发场景中的输出表现更加稳定，不需要加入冗余指令，而传统大模型则需要更多的约束和上下文。 4. DeepSeek R1可以通过Chat方式、IDE集成和API调用三种形式嵌入到开发流程中，覆盖了从理解需求到代码实现的全过程。 5. Chat方式的核心价值在于帮助建立认知桥梁，对齐需求和理解。 6. IDE集成适合开发调试阶段，提升编码效率。 7. API调用适合与业务系统对接，实现自动化响应。 8. Python在大模型落地中扮演着关键角色，能快速实现业务逻辑，是一门真正的“胶水语言”。 9. DeepSeek R1的出现降低了大模型的使用门槛，让AI与业务结合成为可能，提升开发效率、扩展能力边界。
2025-12-12给文章提建议
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