本文收录于 《人工智能学习入门》专栏。从零基础开始，分享一些人工智能、机器学习、深度学习相关的知识，包括基本概念、技术原理、应用场景以及如何开发实战等等。
相信完整学习后会有很多收获。欢迎关注，谢谢！
文章目录
- 一、前言
- 二、DeepSeek AI编程体验记录
- 2.1 完整代码
- 2.2 特性说明
- 2.3 使用说明
- 2.4 注意事项
- 三、总结
一、前言
最近收到一个开发任务，需要编写一个Python脚本，实现自动从服务器的网盘上把所有的曲谱文件（大约10W+）下载下来，并且按文件夹名称分类存放在本地。（PS：下载地址URL需要从数据库中读取）
于是，我想到借助DeepSeek的AI编程，帮助我完成这个编程任务。
下面分享一下，我是如何使用DeepSeek AI，完成编程任务的。
话不多说，我们一起进入正题吧。
二、DeepSeek AI编程体验记录
首先，点击百度首页中“AI 搜索DeepSeek”按钮，打开强大的DeepSeek AI。
之后，告诉DeepSeek具体的编程任务。
一般我会按照这种格式提问：
1、确定AI的扮演的角色是什么？比如“你是一位Python编程工程师”。
2、告诉AI具体的编程任务是什么？比如“编写一个python脚本，从数据库中读取文件下载链接，之后访问文件下载链接，自动下载文件。”
3、告诉AI有哪些要求？比如“要求代码简洁清晰”
之后，DeepSeek会针对如何完成这个任务，进行思考。
仔细查看DeepSeek思考过程发现，它的编程思路步骤是正确的，满足我的要求。
之后，再仔细查看DeepSeek思考过程发现，它不知道当前我使用了哪种类型的数据库，它指定了SQLite数据库，不满足我的需求（当前项目使用了MySQL数据库）。
之后，我要求DeepSeek修改代码，把数据库类型更换成MySQL数据库。
之后，再次检查DeepSeek提供的代码和使用说明，没有发现问题，完全满足要求。
附：以下是DeepSeek提供的完整答案
2.1 完整代码
import pymysql
import requests
import os
from typing import Generatordef fetch_download_links(host: str,user: str,password: str,database: str,table: str = "files"
) -> Generator[tuple, None, None]:"""从MySQL数据库获取下载链接"""conn = pymysql.connect(host=host,user=user,password=password,database=database,cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)try:with conn.cursor() as cursor:cursor.execute(f"SELECT url, filename FROM {table}")while (row := cursor.fetchone()) is not None:yield row['url'], row['filename']finally:conn.close()def download_file(url: str, save_path: str) -> bool:"""下载单个文件（与之前相同保持不变）"""try:with requests.get(url, stream=True, timeout=30) as response:response.raise_for_status()with open(save_path, 'wb') as f:for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):f.write(chunk)return Trueexcept Exception as e:print(f"下载失败: {url} - {str(e)}")return Falsedef main(db_host: str,db_user: str,db_password: str,db_name: str,output_dir: str = "downloads",table: str = "files"
):"""主函数"""os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)for url, filename in fetch_download_links(host=db_host,user=db_user,password=db_password,database=db_name,table=table):if not url or not filename:continuesave_path = os.path.join(output_dir, filename)print(f"正在下载: {filename}")if download_file(url, save_path):print(f"下载完成: {filename}")else:print(f"跳过无效文件: {filename}")if __name__ == "__main__":import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description="MySQL文件下载器")parser.add_argument("--host", required=True, help="MySQL主机地址")parser.add_argument("--user", required=True, help="数据库用户名")parser.add_argument("--password", required=True, help="数据库密码")parser.add_argument("--db", required=True, help="数据库名称")parser.add_argument("--table", default="files", help="数据表名")parser.add_argument("--output", default="downloads", help="输出目录")args = parser.parse_args()main(db_host=args.host,db_user=args.user,db_password=args.password,db_name=args.db,output_dir=args.output,table=args.table)2.2 特性说明
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模块化设计：分离数据库查询、文件下载和主逻辑
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安全下载：
- 使用流式下载避免大文件内存占用
- 超时机制和异常处理
- 自动创建输出目录
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类型提示：增强代码可读性
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命令行支持：通过argparse支持参数配置
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资源管理：
- 使用上下文管理器管理数据库连接
- with语句确保文件正确关闭
2.3 使用说明
- 安装依赖：
pip install pymysql requests
- 准备MySQL表：
CREATE TABLE files (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,url VARCHAR(512) NOT NULL,filename VARCHAR(255) NOT NULL
);
- 运行命令：
mysql_downloader.py \--host 127.0.0.1 \--user root \--password your_db_password \--db your_database \--output ./downloads
2.4 注意事项
- 敏感信息处理：建议通过环境变量传递密码：
export DB_PASSWORD="your_password"
python script.py --password $DB_PASSWORD
- 连接池建议：高频访问时可考虑使用：
from DBUtils.PooledDB import PooledDB
pool = PooledDB(pymysql, 5, host=..., user=..., password=..., database=...)
- SSL连接：生产环境建议添加SSL参数：
conn = pymysql.connect(...,ssl={'ca': '/path/to/ca-cert.pem'}
)
三、总结
通过这次的AI编程体验发现，DeepSeek在编程的时候，能够跟程序员一样的去分解任务，思考如何实现需求，整理开发步骤 。
另外，除了考虑功能如何实现，还会从性能、安全、可读性等等方面考虑，实在是太强大了，简直就是一个编程老手。
**我能想到的，它想到了。我没有有想到的，它也想到了，作为一个老程序员，感觉到AI编程的厉害了，哈哈~~ **
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