Python Executor

# Python Code Executor

在安全、沙盒化的环境中执行 Python 代码，预装了 100 多个库。


## 快速开始

```bash curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login

# Run Python code infsh app run infsh/python-executor --input '{ "code": "import pandas as pd\nprint(pd.__version__)" }' ```

> **安装提示：** [安装脚本](https://cli.inference.sh) 仅检测您的操作系统/架构，从 `dist.inference.sh` 下载匹配的二进制文件，并验证其 SHA-256 校验和。无需提升权限或后台进程。[手动安装与验证](https://dist.inference.sh/cli/checksums.txt) 也可用。

## 应用详情

| 属性 | 值 | |----------|-------| | 应用 ID | `infsh/python-executor` | | 环境 | Python 3.10，仅 CPU | | 内存 | 8GB（默认）/ 16GB (high_memory) | | 超时 | 1-300 秒（默认：30）|

## 输入架构

```json { "code": "print('Hello World!')", "timeout": 30, "capture_output": true, "working_dir": null } ```

## 预安装库

### 网页抓取与 HTTP - `requests`, `httpx`, `aiohttp` - HTTP 客户端 - `beautifulsoup4`, `lxml` - HTML/XML 解析 - `selenium`, `playwright` - 浏览器自动化 - `scrapy` - 网页抓取框架

### 数据处理 - `numpy`, `pandas`, `scipy` - 数值计算 - `matplotlib`, `seaborn`, `plotly` - 可视化

### 图像处理 - `pillow`, `opencv-python-headless` - 图像操作 - `scikit-image`, `imageio` - 图像算法

### 视频与音频 - `moviepy` - 视频编辑 - `av` (PyAV), `ffmpeg-python` - 视频处理 - `pydub` - 音频操作

### 3D 处理 - `trimesh`, `open3d` - 3D 网格处理 - `numpy-stl`, `meshio`, `pyvista` - 3D 文件格式

### 文档与图形 - `svgwrite`, `cairosvg` - SVG 创建 - `reportlab`, `pypdf2` - PDF 生成

## 示例

### 网页抓取

```bash infsh app run infsh/python-executor --input '{ "code": "import requests\nfrom bs4 import BeautifulSoup\n\nresponse = requests.get(\"https://example.com\")\nsoup = BeautifulSoup(response.content, \"html.parser\")\nprint(soup.find(\"title\").text)" }' ```

### 带可视化的数据分析

```bash infsh app run infsh/python-executor --input '{ "code": "import pandas as pd\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\ndata = {\"name\": [\"Alice\", \"Bob\"], \"sales\": [100, 150]}\ndf = pd.DataFrame(data)\n\nplt.bar(df[\"name\"], df[\"sales\"])\nplt.savefig(\"outputs/chart.png\")\nprint(\"Chart saved!\")" }' ```

### 图像处理

```bash infsh app run infsh/python-executor --input '{ "code": "from PIL import Image\nimport numpy as np\n\n# Create gradient image\narr = np.linspace(0, 255, 256*256, dtype=np.uint8).reshape(256, 256)\nimg = Image.fromarray(arr, mode=\"L\")\nimg.save(\"outputs/gradient.png\")\nprint(\"Image created!\")" }' ```

### 视频创建

```bash infsh app run infsh/python-executor --input '{ "code": "from moviepy.editor import ColorClip, TextClip, CompositeVideoClip\n\nclip = ColorClip(size=(640, 480), color=(0, 100, 200), duration=3)\ntxt = TextClip(\"Hello!\", fontsize=70, color=\"white\").set_position(\"center\").set_duration(3)\nvideo = CompositeVideoClip([clip, txt])\nvideo.write_videofile(\"outputs/hello.mp4\", fps=24)\nprint(\"Video created!\")", "timeout": 120 }' ```

### 3D 模型处理

```bash infsh app run infsh/python-executor --input '{ "code": "import trimesh\n\nsphere = trimesh.creation.icosphere(subdivisions=3, radius=1.0)\nsphere.export(\"outputs/sphere.stl\")\nprint(f\"Created sphere with {len(sphere.vertices)} vertices\")" }' ```

### API 调用

```bash infsh app run infsh/python-executor --input '{ "code": "import requests\nimport json\n\nresponse = requests.get(\"https://api.github.com/users/octocat\")\ndata = response.json()\nprint(json.dumps(data, indent=2))" }' ```

## 文件输出

保存到 `outputs/` 的文件会自动返回：

```python # These files will be in the response plt.savefig('outputs/chart.png') df.to_csv('outputs/data.csv') video.write_videofile('outputs/video.mp4') mesh.export('outputs/model.stl') ```

## 变体

```bash # Default (8GB RAM) infsh app run infsh/python-executor --input input.json

# High memory (16GB RAM) for large datasets infsh app run infsh/python-executor@high_memory --input input.json ```

## 用例

- **网页抓取** - 从网站提取数据 - **数据分析** - 处理和可视化数据集 - **图像处理** - 调整大小、裁剪、合成图像 - **视频创建** - 生成带有文本叠加的视频 - **3D 处理** - 加载、转换、导出 3D 模型 - **API 集成** - 调用外部 API - **PDF 生成** - 创建报告和文档 - **自动化** - 运行任何 Python 脚本

## 重要提示

- **仅 CPU** - 无 GPU/ML 库（请使用专用 AI 应用） - **安全执行** - 在隔离的子进程中运行 - **非交互式** - 使用 `plt.savefig()` 而非 `plt.show()` - **文件检测** - 输出文件会被自动检测并返回

## 相关技能

```bash # AI image generation (for ML-based images) npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation

# AI video generation (for ML-based videos) npx skills add inference-sh/skills@ai-video-generation

# LLM models (for text generation) npx skills add inference-sh/skills@llm-models ```

## 文档

- [运行应用](https://inference.sh/docs/apps/running) - 如何通过 CLI 运行应用 - [应用代码](https://inference.sh/docs/extend/app-code) - 了解应用执行 - [沙盒化代码执行](https://inference.sh/blog/tools/sandboxed-execution) - 代理的安全代码执行