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广东网站建设包括什么软件,wordpress购买用户组,公司网站设计定制,百度平台我的订单查询在哪里本文由「大千AI助手」原创发布#xff0c;专注用真话讲AI#xff0c;回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我#xff0c;一起撕掉过度包装#xff0c;学习真实的AI技术#xff01; 生成一个企业级#xff08;类型安全、支持异步/同步、文档完善、易于…本文由「大千AI助手」原创发布专注用真话讲AI回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我一起撕掉过度包装学习真实的AI技术生成一个企业级类型安全、支持异步/同步、文档完善、易于维护的 Python SDK目前开源社区最推荐的方案是使用openapi-python-client。相比于老牌的Swagger Codegen或OpenAPI Generator生成的代码风格比较像 Java且依赖旧版库openapi-python-client生成的代码具有以下优势原生 Python 风格完全符合 PEP 8 规范。强类型支持利用 Python 3 Type HintsIDEVS Code/PyCharm能完美自动补全。现代化依赖底层使用httpx同时支持同步Sync和异步Async调用。数据模型自动生成 Pydantic 风格的数据类Data Classes。以下是完整的生成与使用步骤第一步准备工作必须使用合并后的单文件。生成器通常无法很好地处理本地文件系统中的复杂$ref嵌套引用。请务必使用生成的openapi_bundled.yaml文件也就是单个文档如果是多个OpenAPI文档则需要先合并。本文由「大千AI助手」原创发布专注用真话讲AI回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我一起撕掉过度包装学习真实的AI技术往期文章推荐:20.MBPP评估大语言模型代码生成能力的基准数据集19.RepoCoder基于迭代检索与生成的仓库级代码补全框架18.Py150数据集Python代码建模与分析的基准资源17.GPT-Neo开源大型自回归语言模型的实现与影响16.编辑相似度Edit Similarity原理、演进与多模态扩展15.CodeSearchNet一个大规模代码-文档检索数据集的构建、应用与挑战14.Text-Embedding-Ada-002技术原理、性能评估与应用实践综述13.RepoEval定义仓库级代码补全评估的新基准12.NaturalQuestions重塑开放域问答研究的真实世界基准11.SkCoder基于草图的代码生成方法10.长尾分布现实世界数据的本质挑战与机器学习应对之道9.概率校准让机器学习模型的预测概率值得信赖8.牛顿法从最优化到机器学习的二阶收敛之路7.交叉验证评估模型泛化能力的核心方法6.Softmax回归原理、实现与多分类问题的基石5.多重共线性机器学习中的诊断与应对策略4.惰性学习延迟决策的机器学习范式3.模糊集合理论从Zadeh奠基到现代智能系统融合2.基于实例的学习最近邻算法及其现代演进1.汉明距离度量差异的基石与AI应用第二步安装生成工具在终端中执行pipinstallopenapi-python-client第三步生成 SDK 代码在终端中运行以下命令。假设合并文件名为openapi_bundled.yaml。# --path: 指定 OpenAPI 文件路径# --config: (可选) 可以配置生成选项# --meta: 设置为 poetry 或 setup (生成完整的包结构) 或 none (只生成代码)openapi-python-client generate --path openapi_bundled.yaml --meta poetry运行成功后当前目录下会生成一个根据 info.title 名称加工后的文件夹比如(大千AI助手API对应的名字默认为大千-ai-助手-api-client)。你可以手动重命名它比如daqianai。第四步SDK 结构解析生成的 SDK 目录结构通常如下非常清晰daqianai/ ├── daqianai/ # 核心代码包 │ ├── api/ # 按 tag 分类的接口逻辑 │ │ ├── llms/ │ │ ├── agents/ │ │ └── ... │ ├── models/ # 生成的数据模型 (Type Hints) │ │ ├── llm_setting.py │ │ ├── llm_request.py │ │ └── ... │ ├── client.py # 同步客户端 │ ├── async_client.py # 异步客户端 │ └── types.py ├── pyproject.toml # 依赖管理 └── README.md # 自动生成的使用文档第五步安装生成的 SDK在开发阶段您可以直接以“可编辑模式”安装这个生成的 SDK# 进入生成的 SDK 目录cddaqianai# 安装 SDK 及其依赖 (httpx, attrs, etc.)pipinstall.第六步如何在项目中使用 (企业级用法示例)这个 SDK 的强大之处在于它既支持简单的脚本调用也支持高并发的异步调用。1. 基础配置与鉴权生成的Client类支持自定义headers我们需要在这里按需注入Authorization等。fromdaqianai.clientimportClient,AuthenticatedClient# 方式 A: 使用普通 Client (需手动加 Header)base_urlhttps://api.daqianai.cc/v1tokenYOUR_ACCESS_TOKENclientClient(base_urlbase_url,headers{Authorization:fBearer{token},X-Dq-Authorization:sign_value...,# 签名值X-Dq-Date:Wed, 23 Jan 2013...})# 方式 B: 使用 AuthenticatedClient (如果鉴权比较简单)# 生成器通常会生成一个 AuthenticatedClient专门处理 Tokenauth_clientAuthenticatedClient(base_urlbase_url,tokentoken,prefixBearer)# 注意由于API有自定义 Header (X-Dq-...), 建议用方式 A 或继承 Client 封装2. 场景一调用“查询模型列表” (同步调用)fromdaqianai.api.llmsimportlist_modelsfromdaqianai.modelsimportListResponse,Response# 调用接口# 这里的函数参数会完全对应 OpenAPI 定义的 parametersresponselist_models.sync_detailed(clientclient,limit20,offset0,prefixopenai)# 处理响应ifresponse.status_code200:# response.parsed 是自动反序列化好的 ListResponse 对象data:ListResponseresponse.parsedprint(f总数:{data.total})foritemindata.items:print(f模型ID:{item.id}, 标题:{item.title})else:print(f请求失败:{response.status_code})3. 场景二创建大模型 (强类型请求体)fromdaqianai.api.llmsimportcreate_llmfromdaqianai.modelsimportCreateRequest# 构建请求体 (IDE 会自动提示字段)request_bodyCreateRequest(titleOpenAI模型GPT-5.2,typeopenai,namegpt-5.2,creatordaqianai,)# 发起请求responsecreate_llm.sync(clientclient,bodyrequest_body)ifresponse:print(f创建成功实例ID:{response.id})4. 场景三异步高并发调用 (Async/Await)这是企业级应用如 FastAPI, Django Async常用的方式。importasynciofromdaqianai.clientimportClientfromdaqianai.api.llmsimportqa_taskfromdaqianai.modelsimportQaRequestasyncdefbatch_qa(task_ids):asyncwithClient(base_url...)asclient:# 设置鉴权头...client.headers[Authorization]Bearer ...tasks[]fortask_idintask_ids:bodyQaRequest(modelgpt-5.2,instance_idinst_1,questionquestion_1,)# 注意这里调用的是 asyncio 版本tasks.append(qa_task.asyncio(clientclient,idtask_id,bodybody))# 并发执行resultsawaitasyncio.gather(*tasks)print(f已处理{len(results)}个任务)# 运行# asyncio.run(batch_qa([task1, task2, task3]))第七步进一步封装打造真正的企业级生成的 SDK 是基础企业级使用通常建议再做一层薄薄的封装Wrapper统一签名处理继承生成的Client类重写 request 方法自动计算X-Dq-Date和X-Dq-Authorization这样业务代码就不需要关心签名逻辑了。# custom_client.pyimportdatetimefromdaqianai.clientimportClientclassDaqianAIClient(Client):def__init__(self,app_id,app_secret,**kwargs):super().__init__(**kwargs)self.app_idapp_id self.app_secretapp_secretdef_calculate_sign(self):# 实现 DQ-1 签名逻辑returnsign_string...# 拦截所有请求注入 Headerdefget_headers(self):headerssuper().get_headers()headers[X-Dq-Date]datetime.datetime.utcnow().strftime(...)headers[X-Dq-Authorization]self._calculate_sign()returnheaders重试机制引入tenacity库对网络波动502, 504, ConnectionError进行自动重试。统一异常处理将 HTTP 状态码错误转换为业务异常例如LLMNotFoundError。总结通过openapi-python-client配合整理好的 OpenAPI 文档就可以直接得到一个90% 完成度的高质量 SDK。只需要补充剩下的 10%主要是鉴权签名的封装即可达到企业交付标准。本文由「大千AI助手」原创发布专注用真话讲AI回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我一起撕掉过度包装学习真实的AI技术