零基础学Python，10行代码实现Gemini流式输出

零基础也能轻松上手！只需10行简洁Python代码，无需任何编程经验，你就能实时体验Gemini 3.1 Flash模型的流式输出效果——像聊天一样逐字呈现AI回复，全程依赖Google官方SDK自动处理认证、请求与流解析；从安装库、安全配置API密钥到运行脚本，每一步都清晰可操作，真正实现开箱即用的AI交互初体验。

如果您希望在没有编程经验的情况下，快速体验 Gemini 3.1 Flash 模型的流式响应能力，则可通过调用 Google 提供的 Generative AI SDK 实现极简集成。以下是完成该目标的具体步骤：

一、安装必要依赖

要运行 Gemini 模型，需先安装 Google 官方 Python SDK，它封装了认证、请求构造与流式响应解析等底层逻辑，避免手动处理 HTTP 协议和 JSON 解析。

1、打开终端（Windows 用户使用命令提示符或 PowerShell，macOS/Linux 用户使用 Terminal）。

2、执行 pip 命令安装 google-generativeai 库：pip install google-generativeai。

3、确保 Python 版本为 3.9 或更高版本，可通过 python --version 验证。

二、获取并配置 API 密钥

Google 要求所有 API 调用携带有效密钥，该密钥用于身份识别与配额管理，必须通过环境变量安全注入，不可硬编码在脚本中。

1、访问 https://aistudio.google.com/app/apikey 登录 Google 账户并生成新密钥。

2、在终端中设置环境变量：export GOOGLE_API_KEY="your_api_key_here"（Linux/macOS）或 set GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here（Windows 命令提示符）。

3、验证密钥是否生效：在 Python 交互环境中运行 import os; print(os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))，应输出非空字符串。

三、编写 10 行核心代码

流式输出依赖于模型返回的分块响应（chunk），SDK 提供 generate_content 方法的 stream=True 参数启用该模式，并通过迭代器逐帧读取文本片段。

1、新建文件 gemini_stream.py。

2、输入以下代码（严格计为 10 行，不含空行与注释）：

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])

model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-flash")

chat = model.start_chat()

response = chat.send_message("你好，请用一句话介绍你自己", stream=True)

for chunk in response:

if chunk.text:

print(chunk.text, end="", flush=True)

print()

input()

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于科技周边的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~