小白救星：DeepSeek帮你自动修复Python报错（附DeepSeek最新可用网址和资料包）

基于搜索结果分析，DeepSeek作为具备代码生成与理解能力的AI模型，可通过结构化提问实现Python报错自动修复。以下为分场景解决方案及操作指南：

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一、基础修复：精准提问法

1. 错误信息直输法
   直接将报错信息+代码片段输入DeepSeek，例如：
   pythonpython
   用户输入示例：
   执行以下代码时出现"IndexError: list index out of range"错误，请分析原因并提供修复方案：
   numbers = []
   print(numbers[0])

DeepSeek会返回：
pythonpython
修复建议：
错误原因：列表为空时访问索引0导致越界
解决方案：添加判空逻辑或初始化列表
numbers = [1,2,3] if not numbers else numbers # 初始化示例
print(numbers[0] if numbers else “列表为空”)

引用依据：中强调结构化提问可提升回答质量，证实其自然语言处理能力。

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二、进阶技巧：上下文关联修复

1. 多轮对话调试
   当错误涉及多个模块时，通过多轮对话逐步定位问题：

• 第一轮：提交主函数报错信息
• 第二轮：根据提示补充依赖函数代码
• 第三轮：请求完整修复方案
  操作示例：
  pythonpython
  用户输入（第一轮）：
  运行main()函数时报错"TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘NoneType’ and ‘int’"，相关代码：
  def main():
  result = calculate(5) + 3
  print(result)

DeepSeek可能追问calculate函数实现，用户补充后获得修复建议。
技术支撑：说明DeepSeek需手动传递对话历史