代码

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代码节点执行自定义 Python 或 JavaScript 来处理工作流中复杂的数据转换、计算和逻辑。当预设节点无法满足你的特定处理需求时可以使用它。

代码节点配置界面

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沙箱服务

代码节点依赖 sandbox 服务，该服务在标准 Docker Compose 部署中定义，随整个技术栈一起自动启动：

docker compose up -d

沙箱以独立容器运行，将代码执行与宿主机及其他服务隔离。通过 docker/envs/core-services/sandbox.env.example 中的 SANDBOX_* 环境变量调整其行为（worker 超时、经由 SSRF 代理的网络访问、端口），通过 docker/envs/core-services/shared.env.example 中的 CODE_* 变量调整输出限制（由 API 读取）。

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配置

定义 输入变量 以访问工作流中其他节点的数据，然后在代码中引用这些变量。你的函数必须返回一个包含你已声明的 输出变量 的字典。

def main(input_variable: str) -> dict:
    # Process the input
    result = input_variable.upper()
    return {
        'output_variable': result
    }

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语言支持

根据你的需求和熟悉程度在 Python 和 JavaScript 之间进行选择。两种语言都在安全沙箱中运行，并可访问用于数据处理的常用库。

Python

Python 包含标准库，如 json、math、datetime 和 re。非常适合数据分析、数学运算和文本处理。

def main(data: list) -> dict:
    import json
    import math
    
    average = sum(data) / len(data)
    return {'result': math.ceil(average)}

JavaScript

JavaScript 提供标准内置对象和方法。适合 JSON 操作和字符串操作。

function main(data) {
    const processed = data.map(item => item.toUpperCase());
    return { result: processed };
}

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错误处理和重试

为失败的代码执行配置自动重试行为，并定义代码遇到错误时的回退策略。

错误处理配置选项

重试设置 允许最多 10 次自动重试，并可配置间隔（最大 5000ms）。启用此功能来处理临时处理问题。

错误处理 让你在代码执行失败时定义回退路径，使你的工作流即使在代码遇到问题时也能继续运行。

重试配置界面

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输出验证和限制

代码输出会根据 API 容器上设置的可配置限制进行验证：

• 字符串：最大长度由 CODE_MAX_STRING_LENGTH 设置（默认 400,000 个字符），空字节会被剥离。
• 数字：范围由 CODE_MAX_NUMBER 和 CODE_MIN_NUMBER 设置（默认为 int64 范围），浮点数精度由 CODE_MAX_PRECISION 设置（默认 20 位小数）。
• 对象和数组：最大嵌套深度由 CODE_MAX_DEPTH 设置（默认 5），数组大小由 CODE_MAX_STRING_ARRAY_LENGTH、CODE_MAX_OBJECT_ARRAY_LENGTH 和 CODE_MAX_NUMBER_ARRAY_LENGTH 设置。

默认值位于 docker/envs/core-services/shared.env.example。收紧限制可约束输出大小，放宽限制可让工作流正常产出更大的负载。

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安全考虑

代码在严格的沙箱中执行，阻止文件系统访问、网络请求和系统命令。这在提供编程灵活性的同时保持安全性。

出于安全原因，某些操作会被自动阻止。避免尝试访问系统文件或执行可能危险的操作。默认情况下，沙箱代码的出站网络调用经由 SSRF 代理路由，设置 SANDBOX_ENABLE_NETWORK=false 可完全禁用沙箱代码的网络访问。

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依赖支持

代码节点支持 Python 和 JavaScript 的外部依赖：

# Python: Import numpy, pandas, requests, etc.
import numpy as np
import pandas as pd

def main(data: list) -> dict:
    df = pd.DataFrame(data)
    return {'mean': float(np.mean(df['values']))}

// JavaScript: Import lodash, moment, etc.
const _ = require('lodash');

function main(data) {
    return { unique: _.uniq(data) };
}

沙箱环境中预装了依赖项。可在你的 Dify 安装中查看可用包列表。