基于DeepSeek-Coder的跨文件代码补全实战教程

安装最新版SDK（需Python 3.10+）
pip install deepseek-coder --upgrade 
环境验证（获取API密钥后）
import deepseek 
print(deepseek.get_version())  # 输出：'3.2.1'

config/deepseek.yml 
engine:
  model: deepseek-coder-33b-instruct 
  temperature: 0.2 
  max_tokens: 2048 
context:
  max_files: 10 
  window_size: 16000  # 支持16K上下文

models.py 
class UserDAO:
    def __init__(self, db_conn):
        self.conn = db_conn 
    # [待补全位置]

service.py 
from models import UserDAO 
def get_user_profile(user_id):
    dao = UserDAO(db_connection)
    # DeepSeek自动补全代码
    return {
        'name': dao.get_name(user_id),  # 自动生成 
        'email': dao.get_email(user_id)  # 跨文件推断 
    }

// types.d.ts 
interface ApiResponse<T> {
    code: number;
    data: T;
    // [待补全]
}

// userService.ts 
import { ApiResponse } from './types'
function fetchUsers(): ApiResponse<User[]> {
    // 自动补全.then链式调用 
    return axios.get('/api/users')
        .then(res => ({ code: 200, data: res.data }))
        .catch(error => ({ code: 500, data: [] }))
}

data_processor.py 
def process_data(data):
    # 原始不完整代码 
    if validate_input(data):
        # [FIM位置]
        return result 
    else:
        raise ValueError 
使用FIM策略生成
"""
<fim_prefix>
if validate_input(data):
    <fim_suffix>
    return result 
else:
    raise ValueError 
"""
生成结果包含数据清洗和特征工程代码 

// utils.js 
function mergeConfig(base, override) {
    // 原始错误实现 
    return { ...base, ...override }; 
}
// 通过跨文件分析生成深度合并 
function deepMerge(target, source) {
    // 自动生成的递归合并逻辑 
    for (const key in source) {
        if (typeof source[key] === 'object') {
            target[key] = deepMerge(target[key] || {}, source[key]);
        } else {
            target[key] = source[key];
        }
    }
    return target;
}

智能上下文选择器 
def select_context(files):
    return sorted(
        files, 
        key=lambda x: ('test' not in x.name, x.modified_time),
        reverse=True 
    )[:5]  # 选择最近修改的5个核心文件

try:
    response = generate_code(context)
except APIConnectionError as e:
    # 自动降级到本地模型 
    switch_to_local_model()
    response = local_generate(context)