代码节点

节点说明

代码节点用于在AI工作流中执行自定义Python代码，实现数据转换、结构化处理、数学计算、数据拼接等任务。该节点极大增强了开发人员的灵活性，允许他们嵌入自定义脚本，以处理节点间的数据交互。

节点配置

代码节点包括以下模块配置：输入、代码和输出。

代码节点详情

输入模块

输入模块用于定义并引用其他节点提供的数据。在代码节点中使用其他节点的数据，需在输入中定义这些变量。

代码模块

在代码模块中，您需要编写一个函数结构，直接使用输入参数中的变量，并通过return返回一个对象、数组或其他基本类型的数据作为输出结果。

可点击”在IDEA中编辑”按钮，打开代码编辑界面。
在代码编辑界面编写代码后，点击右上角的”测试代码”进入调试界面。
在调试界面中输入入参，点击”运行”按钮即可在输出中查看执行结果。

调试代码

输出模块

输出模块定义代码运行完成后输出的变量，必须确保此处定义的变量名、变量类型与代码中return返回的对象完全一致。

常见使用场景

代码节点主要用于以下场景：

1. 结构化数据处理

常用于处理非结构化数据，如JSON字符串的解析、提取与转换。例如，从HTTP节点返回的数据中提取特定字段：

import json

async def main(args: Args) -> Output:
    data = json.loads(args['http_response'])
    ret: Output = {
        'result': data['data']['name']
    }
    return ret

注意：http_response 为输入变量名。

2. 数学计算

执行复杂的数学计算或统计分析。例如计算数组的平方差：

async def main(args: Args) -> Output:
    x: list = args['num_list']
    mean = sum(x) / len(x)
    ret: Output = {
        'result': sum([(i - mean) ** 2 for i in x]) / len(x)
    }
    return ret

注意：num_list 为输入变量名。

3. 数据拼接

合并多个数据源的数据，如知识检索结果或API调用结果。例如合并两个知识库的数据：

async def main(args: Args) -> Output:
    knowledge1: list = args['knowledge1']
    knowledge2: list = args['knowledge2']
    ret: Output = {
        'result': knowledge1 + knowledge2
    }
    return ret

注意：knowledge1 与 knowledge2 为输入变量名。

安全策略

代码节点运行环境经过严格沙箱隔离，禁止执行消耗大量系统资源或具有安全风险的操作（如直接访问文件系统、网络请求、系统命令等）。

代码节点已预置黑白名单，限制可用的第三方及内置Python包。

白名单：

['asyncio', 'json', 'typing', 'pandas', 'numpy', 're', 'requests', 'httpx', 'datetime', 'time', 'base64', 'hashlib']

黑名单：

['os', 'sys', 'cmd', 'subprocess', 'multiprocessing', 'timeit', 'platform']

常见问题

如何引用前置节点的数据？

在输入变量中定义变量名，并在代码中通过args['变量名']引用。

为什么我的代码无法执行？

确认代码未使用黑名单内的库或函数，且所有引用的变量均已正确定义。

如何确保代码安全运行？

代码节点的执行环境已沙箱隔离，避免使用不在白名单内的功能，严格遵守安全策略要求。