代码执行

定义

代码节点允许用户在工作流中运行Python代码，以实现定制化的数据处理和复杂逻辑的实施。

快速入门/如何使用

节点配置：在GoInsight.AI中，右键单击并选择“添加节点”以将“代码”节点添加到工作流中。

1. 配置代码节点的输入变量

您可以通过点击右侧的“+”按钮添加新的输入变量。为每个输入变量指定一个名称，并从工作流中选择相应的变量值。

2. 配置代码节点的Python3代码

您可以在代码编辑器中编写Python代码来处理和计算输入变量。代码需要定义一个主函数，该主函数以输入变量为参数，并返回一个字典作为输出结果。

• 插入变量功能
  如果在编写代码时需要引用上一个节点的变量，可以通过输入

  {

  或

  /

  快速打开插入变量功能。
• AI代码调试器
  如果您缺乏Python背景并且难以编写代码，可以使用“AI编码”功能，该功能利用AI能力快速生成高质量的Python代码。为此，“需求描述”中的描述需要足够清晰；步骤越详细越好。然后，您可以根据AI编码返回的变更建议逐步完善需求描述，并多次修改您的代码，直到成功运行。

3. 配置代码节点的变量输出模式

“变量输出模式”提供了两个选项：“提取字段”和“整个输出”。“提取字段”选项允许用户直接从代码结果中提取特定字段作为输出变量，可以有一个或多个输出。“整个输出”选项允许用户将代码结果中的整个字典作为单个变量输出，只产生一个输出变量。

4. 配置代码节点的输出变量

输出变量需要指定“变量名称”并选择“数据类型”。输出的“变量名称”必须与Python代码返回语句中的键完全匹配，以避免因不匹配而导致的错误。代码节点中输出变量的数据类型如下：

典型用例：

• 字符串拼接
  • 此示例代码拼接两个输入变量arg1和arg2，并将结果存储在输出变量“result”中。例如，如果arg1是“Hello”，arg2是“World”，那么result的值将是“HelloWorld”。

  def main(arg1, arg2):
      return {
          "result": arg1 + arg2,
      }
  

  • 在此示例中，“变量输出模式”可以选择“提取字段”来将result设置为输出变量，数据类型选择为字符串。若选择“整个输出”，则会将整个字典
    {"result": "HelloWorld"}
    作为输出变量，数据类型为对象。
• 算术运算
  • 此示例代码对两个输入变量arg1和arg2执行算术运算（包括加法、减法、乘法和除法），并将结果分别存储在输出变量“sum”、“difference”、“product”和“quotient”中。例如，如果arg1是10，arg2是5，那么sum将为15，difference将为5，product将为50，quotient将为2.0。

  def main(arg1, arg2):
      return {
          "sum": arg1 + arg2,
          "difference": arg1 - arg2,
          "product": arg1 * arg2,
          "quotient": arg1 / arg2,
      }
  

  • 在此示例中，“变量输出模式”可以选择“提取字段”来将sum、difference、product和quotient设置为输出变量，类型分别为数值。若选择“整个输出”，则会将整个字典{"sum": 15, "difference": 5, "product": 50, "quotient": 2.0}作为输出变量，类型为对象。
• 数据筛选
  • 此示例代码接收一个数组类型的输入变量数据，并从中筛选出大于0的元素，将结果存储在输出变量“filtered_data”中。例如，如果数据是[-1, 2, -3, 4, 5]，则filtered_data的值将是[2, 4]。

  def main(data):
      return {
          "filtered_data": [item for item in data if item > 0],
      }
  

  • 在此示例中，“变量输出模式”可以选择“提取字段”来将filtered_data设置为输出变量，类型为布尔数组 (Array[Number])。若选择“整个输出”，则会将整个字典{"filtered_data": [2, 4]}作为输出变量，类型为对象。
• 数据转换
  • 此示例代码接收一个字符串数组类型的输入变量数据，并将其中的每个字符串转换为大写形式，将结果存储在输出变量“converted_data”中。例如，如果数据是["hello", "world"]，则converted_data的值将是["HELLO", "WORLD"]。

  def main(data):
      return {
          "converted_data": [item.upper() for item in data],
      }
  

  • 在此示例中，“变量输出模式”可以选择“提取字段”来将converted_data设置为输出变量，类型为字符串数组 (Array[String])。若选择“整个输出”，则会将整个字典{"converted_data": ["HELLO", "WORLD"]}作为输出变量，类型为对象。
• 异常处理
  • 此示例代码对两个输入变量 arg1 和 arg2 执行除法运算，并将结果存储在输出变量“result”中。如果arg2为0，则捕获ZeroDivisionError异常并返回存储在输出变量“error”中的错误消息。例如，如果arg1是10，arg2是0，则error的值将是“Division by zero is not allowed.”

  def main(arg1, arg2):
      try:
          result = arg1 / arg2
          return {
              "result": result,
          }
      except ZeroDivisionError:
          return {
              "error": "Division by zero is not allowed.",
          }
  

  • 在此示例中，“变量输出模式”可以选择“提取字段”来将result和error指定为输出变量，类型分别为数值和字符串。若选择“整个输出”，则会将整个字典{"result": 2.0}和{"error": "Division by zero is not allowed."}作为输出变量，类型为对象。

实际应用场景：

以下是提取Instagram视频评论的步骤：

• 开始节点
  创建输入变量 'Instagram ID'
• 代码节点
  使用代码节点对输入的 Instagram ID 进行预处理，检查并去除其中的空格和特殊符号。如果用户输入的是 URL，代码应从中提取 ID 以进行后续操作。
• HTTP请求节点
  使用HTTP节点通过 API 搜索对应的 Instagram 视频评论。

这样可以对用户输入的 Instagram ID 进行代码检查，确保ID的格式始终正确。

注意事项：

• Python 3解释器的限制
  沙盒环境：仅支持Python 3，只能使用Python标准库（如datetime、json、re等）和requests 库。
• 不支持其他第三方库
  （如pandas、numpy等）。
• 无法读取或写入本地文件
• 无法将文件保存到服务器
• 无法访问数据库

常见问题解答

Q1: 如何解决“主键”错误？

在输入变量部分，如果Python代码中的参数名称与工作流中定义的输入参数名称不匹配，只需将其更改为相同的名称。

Q2: 如何解决“缺失错误”？

如果代码中缺少错误参数，请添加错误输出参数，类型设置为字符串。

Q3: 这与使用LLM大模型节点有什么不同？

LLM大模型节点无法处理复杂问题，也不能同时处理多个问题，而代码执行可以在严格的编码要求下完成各种任务，并能够同时处理多个复杂操作。