Perl 调用 DeepSeek API 脚本
向 chat.deepseek.com 提问:请将这个 python 脚本翻译为 perl 语言脚本
参阅:Python 调用 DeepSeek API 完整指南
将 Python 脚本翻译为 Perl 语言脚本时,需要注意两种语言之间的语法差异。以下是将给定的 Python 脚本翻译为 Perl 的版本: test_deepseek_v1.pl
use strict;
use warnings;
use utf8;
use JSON;
use LWP::UserAgent;
use HTTP::Request::Common;
use POSIX qw(strftime);
use Encode qw(encode decode);# 保存对话内容到文件
sub save_to_file {my ($file, $content, $is_question) = @_;my $timestamp = strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", localtime);if ($is_question) {print $file "\n[$timestamp] Question:\n$content\n\n[$timestamp] Answer:\n";} else {print $file $content;}
}# 主函数
sub main {# 配置my $url = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions";my $headers = {"Content-Type" => "application/json","Authorization" => "Bearer YOUR_API_KEY" # 替换为你的 API Key};# 打开文件用于保存对话open(my $file, '>>:encoding(UTF-8)', "conversation.txt") or die "无法打开文件: $!";while (1) {# 获取用户输入print "\n请输入您的问题 (输入 q 退出): ";my $question = <STDIN>;chomp($question);$question =~ s/^\s+|\s+$//g;if (lc($question) eq 'q') {print "程序已退出\n";last;}# 保存问题save_to_file($file, $question, 1);# 准备请求数据my $data = {"model" => "deepseek-ai/DeepSeek-V3","messages" => [{"role" => "user","content" => $question}],"stream" => JSON::true,"max_tokens" => 2048,"temperature" => 0.7,"top_p" => 0.7,"top_k" => 50,"frequency_penalty" => 0.5,"n" => 1,"response_format" => {"type" => "text"}};my $ua = LWP::UserAgent->new;my $request = POST($url, $headers, Content => encode_json($data));try {# 发送流式请求my $response = $ua->request($request);if ($response->is_success) {# 处理流式响应my @lines = split /\n/, $response->decoded_content;foreach my $line (@lines) {if ($line) {if ($line =~ /^data: /) {if ($line eq 'data: [DONE]') {next;}my $json_str = substr($line, 6); # 去掉 'data: ' 前缀my $content = decode_json($json_str);if ($content->{choices}[0]{delta}{content}) {my $chunk = $content->{choices}[0]{delta}{content};print $chunk;print $file $chunk;$file->flush();}}}}# 添加分隔符print "\n----------------------------------------\n";print $file "\n----------------------------------------\n";$file->flush();} else {die "请求失败: " . $response->status_line;}} catch {my $error_msg = "请求错误: $_\n";print $error_msg;print $file $error_msg;$file->flush();}}close($file);
}# 执行主函数
main();
运行 cmd
chcp 65001
perl test_deepseek_v1.pl
说明:
-
模块导入:Perl 使用
use
来导入模块,例如use JSON;
和use LWP::UserAgent;
。 -
文件操作:Perl 使用
open
和close
来打开和关闭文件。 -
JSON 处理:Perl 使用
JSON
模块来处理 JSON 数据。 -
HTTP 请求:Perl 使用
LWP::UserAgent
来发送 HTTP 请求。 -
异常处理:Perl 使用
try
和catch
来处理异常(需要Try::Tiny
模块,但在这个例子中简化了异常处理)。 -
流式处理:Perl 通过逐行处理响应内容来模拟流式处理。
注意事项:
-
Perl 的
try
和catch
语法需要Try::Tiny
模块,如果没有安装,可以使用eval
来替代。 -
Perl 的
print
和flush
操作与 Python 类似,但需要显式调用flush
来确保数据写入文件。
相关文章:
Perl 调用 DeepSeek API 脚本
向 chat.deepseek.com 提问:请将这个 python 脚本翻译为 perl 语言脚本 参阅:Python 调用 DeepSeek API 完整指南 将 Python 脚本翻译为 Perl 语言脚本时,需要注意两种语言之间的语法差异。以下是将给定的 Python 脚本翻译为 Perl 的版本&a…...

2025国家护网HVV高频面试题总结来了01(题目+回答)
网络安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。 目录 0x1 高频面试题第一套 0x2 高频面试题第二套 0x3 高频面试题第三套 0x4 高频面试题第四套 0x5 高频面…...

【前端基础】3、HTML的常用元素(h、p、img、a、iframe、div、span)、不常用元素(strong、i、code、br)
HTML结构 一个HTML包含以下部分: 文档类型声明html元素 head元素body元素 例(CSDN): 一、文档类型声明 HTML最一方的文档称为:文档类型声明,用于声明文档类型。即:<!DOCTYPE html>…...

【前端场景题】如何应对页面请求接口的大规模并发问题
如何应对页面请求接口的大规模并发问题,尤其是前端方面的解决方案,并且需要给出详细的代码解释。首先,我需要仔细阅读我搜索到的资料,找出相关的信息,然后综合这些信息来形成答案。 首先看,它提到前端优化策…...

Sublime Text4安装、汉化
-------------2025-02-22可用---------------------- 官方网址下载:https://www.sublimetext.com 打开https://hexed.it 点击打开文件找到软件安装目录下的 ctrlf 查找 8079 0500 0f94 c2右边启用替换替换为:c641 0501 b200 90点击替换按钮 替换完成后 另存为本地…...

Python PDF文件拆分-详解
目录 使用工具 将PDF按页数拆分 将PDF的每一页拆分为单独的文件 将PDF按指定页数拆分 根据页码范围拆分PDF 根据指定内容拆分PDF 将PDF的一页拆分为多页 在日常生活中,我们常常会遇到大型的PDF文件,这些文件可能难以发送、管理和查阅。将PDF拆分成…...

MacDroid for Mac v2.3 安卓手机文件传输助手 支持M、Intel芯片 4.7K
MacDroid 是Mac毒搜集到的一款安卓手机文件传输助手,在Mac和Android设备之间传输文件。您只需要将安卓手机使用 USB 连接到 Mac 电脑上即可将安卓设备挂载为本地磁盘,就像编辑mac磁盘上的文件一样编辑安卓设备上的文件,MacDroid支持所有 Andr…...

人大金仓国产数据库与PostgreSQL
一、简介 在前面项目中,我们使用若依前后端分离整合人大金仓,在后续开发过程中,我们经常因为各种”不适配“问题,但可以感觉得到大部分问题,将人大金仓视为postgreSQL就能去解决大部分问题。据了解,Kingba…...
阿里云 Qwen2.5-Max:超大规模 MoE 模型架构和性能评估
大家好,我是大 F,深耕AI算法十余年,互联网大厂技术岗。分享AI算法干货、技术心得。 欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能! 一、引言 Qwen2.5-Max 是阿里云通义千问团队研发的超大规模 Mixture-of-Expert(MoE)模型,旨在通…...
C++ 标准库容器的常用成员函数
目录 C 标准库容器简介 通用成员函数 1. 大小相关 size() empty() max_size() 2. 元素访问 operator[] at(size_t n) front() back() 3. 修改容器 push_back(const T& value) pop_back() clear() insert() erase() 4. 迭代器相关 begin() end() rbegi…...
MySQL双主搭建-5.7.35
文章目录 上传并安装MySQL 5.7.35双主复制的配置实例一:172.25.0.19:实例二:172.25.0.20: 配置复制用户在实例 1 (172.25.0.19)上执行:在实例 2 (172.25.0.20)上执行&…...

Uniapp开发微信小程序插件的一些心得
一、uniapp 开发微信小程序框架搭建 1. 通过 vue-cli 创建 uni-ap // nodejs使用18以上的版本 nvm use 18.14.1 // 安装vue-cli npm install -g vue/cli4 // 选择默认模版 vue create -p dcloudio/uni-preset-vue plugindemo // 运行 uniapp2wxpack-cli npx uniapp2wxpack --…...

Vscode通过Roo Cline接入Deepseek
文章目录 背景第一步、安装插件第二步、申请API key第三步、Vscode中配置第四步、Deepseek对话 背景 在前期介绍【IDEA通过Contince接入Deepseek】步骤和流程,那如何在vscode编译器中使用deepseek,记录下来,方便备查。 第一步、安装插件 在…...

不同规模企业如何精准选择AI工具: DeepSeek、Grok 和 ChatGPT 三款主流 AI 工具深度剖析与对比
本文深入探讨了最近国内外主流的 DeepSeek、Grok 和 ChatGPT 三款主流 AI 工具的技术细节、性能表现、应用场景及局限性,并从技术能力、功能需求、成本预算、数据安全和合规以及服务与支持五个关键维度,详细分析了不同规模企业在选择 AI 工具时的考量因素…...

如何有效判断与排查Java GC问题
目录 一、GC的重要性与对性能的影响 (一)GC对性能的影响简要分析 1.GC暂停与应用停顿 2.GC吞吐量与资源利用率 3.GC对内存管理的作用:资源回收 4.GC策略与优化的选择 (二)GC的双刃剑 二、GC性能评价标准 &…...

【笔记】用大预言模型构建专家系统
最近闲庭漫步,赏一赏各个AI大语言模型芳容。也趁着时间,把倪海夏一家的天纪和人纪视频看完了,感谢倪先生和现在网络的知识分享,受益匪浅。但是发现看完,很多不错的知识都不能记录在脑子里,那用的时候岂不是…...
Android SystemUI深度定制实战:下拉状态栏集成响铃功能开关全解析
一、功能实现全景视图 目标场景:在Android 14系统级ROM定制中,为SystemUI下拉状态栏的QuickQSPanel区域新增响铃模式切换开关,实现静音/响铃快速切换功能。该功能需通过三层关键改造实现: 二、核心实现三部曲 1. 配置注入&…...

【Python】基础语法三
> 作者:დ旧言~ > 座右铭:松树千年终是朽,槿花一日自为荣。 > 目标:了解Python的函数、列表和数组。 > 毒鸡汤:有些事情,总是不明白,所以我不会坚持。早安! > 专栏选自ÿ…...

[Computer Vision]实验六:视差估计
目录 一、实验内容 二、实验过程 2.1.1 test.py文件 2.1.2 test.py文件结果与分析 2.2.1 文件代码 2.2.2 结果与分析 一、实验内容 给定左右相机图片,估算图片的视差/深度;体现极线校正(例如打印前后极线对)、同名点匹配…...

【 开发知识点 一 】 随机数生成器 /dev/urandom 和 /dev/random
文章目录 一、随机数生成器 是什么 ?二、为什么 需要 随机数生成器 ?三、随机数生成器 基本原理四、随机数生成器 三个输出接口五、随机生成器 应用1、简单应用2、项目应用一、随机数生成器 是什么 ? /dev/random 和 /dev/urandom 是 Linux 上的字符设备文件,它们是随机数…...
谷歌浏览器插件
项目中有时候会用到插件 sync-cookie-extension1.0.0:开发环境同步测试 cookie 至 localhost,便于本地请求服务携带 cookie 参考地址:https://juejin.cn/post/7139354571712757767 里面有源码下载下来,加在到扩展即可使用FeHelp…...

大数据学习栈记——Neo4j的安装与使用
本文介绍图数据库Neofj的安装与使用,操作系统:Ubuntu24.04,Neofj版本:2025.04.0。 Apt安装 Neofj可以进行官网安装:Neo4j Deployment Center - Graph Database & Analytics 我这里安装是添加软件源的方法 最新版…...

TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)
简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能,本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine,然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker,请使用 安装包的方式快…...
利用ngx_stream_return_module构建简易 TCP/UDP 响应网关
一、模块概述 ngx_stream_return_module 提供了一个极简的指令: return <value>;在收到客户端连接后,立即将 <value> 写回并关闭连接。<value> 支持内嵌文本和内置变量(如 $time_iso8601、$remote_addr 等)&a…...

边缘计算医疗风险自查APP开发方案
核心目标:在便携设备(智能手表/家用检测仪)部署轻量化疾病预测模型,实现低延迟、隐私安全的实时健康风险评估。 一、技术架构设计 #mermaid-svg-iuNaeeLK2YoFKfao {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)
笔记整理:刘治强,浙江大学硕士生,研究方向为知识图谱表示学习,大语言模型 论文链接:http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议:ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全(KGC)模型通过…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作
在科学计算和工程领域,向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能,能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作,并通过具体…...
【生成模型】视频生成论文调研
工作清单 上游应用方向:控制、速度、时长、高动态、多主体驱动 类型工作基础模型WAN / WAN-VACE / HunyuanVideo控制条件轨迹控制ATI~镜头控制ReCamMaster~多主体驱动Phantom~音频驱动Let Them Talk: Audio-Driven Multi-Person Conversational Video Generation速…...

Aspose.PDF 限制绕过方案:Java 字节码技术实战分享(仅供学习)
Aspose.PDF 限制绕过方案:Java 字节码技术实战分享(仅供学习) 一、Aspose.PDF 简介二、说明(⚠️仅供学习与研究使用)三、技术流程总览四、准备工作1. 下载 Jar 包2. Maven 项目依赖配置 五、字节码修改实现代码&#…...

排序算法总结(C++)
目录 一、稳定性二、排序算法选择、冒泡、插入排序归并排序随机快速排序堆排序基数排序计数排序 三、总结 一、稳定性 排序算法的稳定性是指:同样大小的样本 **(同样大小的数据)**在排序之后不会改变原始的相对次序。 稳定性对基础类型对象…...