如何用Python调用Ollama的模型输出内容？使用数据流来写代码

在Python中调用Ollama或其他第三方API模型通常涉及以下几个步骤：

1. 安装必要的库：首先，你需要安装`requests`库，这是用于发送HTTP请求的基本工具。如果你还没有安装，可以使用pip命令：

   pip install requests

2. 导入所需模块：在你的Python脚本中，导入`requests`模块：

   import requests

3. 设置API接口地址：找到Ollama提供的API文档，获取访问模型所需的URL。例如，假设其是一个RESTful API，你需要指定模型预测的URL。

4. 发送请求并传递数据：创建一个POST请求，并将需要输入的数据作为JSON格式附带在请求体中。这通常包含模型接受的特定格式的输入数据：

   headers = {'Content-Type': 'application/json'}  # 根据API文档设置适当的头信息
   data = {your_data_key: your_data_value}  # 把实际的数据替换为对应的键值对

   response = requests.post('https://api.ollama.com/model', json=data, headers=headers)

5. 解析响应：检查返回的响应状态码（如200表示成功），然后解析响应内容，通常是JSON格式：

   if response.status_code == 200:
       output_content = response.json()  # 如果是JSON，output_content就是模型的输出结果
       print(output_content)
   else:
       print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

6. 错误处理：确保添加适当错误处理代码，比如网络连接问题、API限制等。