Python 解释器 (Python Interpreter)

该组件允许您执行带有导入包的 Python 代码。

Python 解释器 (Python Interpreter) 组件只能导入已安装在 Langflow 环境中的包。 如果您在尝试使用某个包时遇到 ImportError，则需要先安装它。

要安装自定义包，请参阅 安装自定义依赖项。

在流程中使用 Python 解释器

1. 要在流程中使用此组件，请在 全局导入 (Global Imports) 字段中以逗号分隔的列表形式添加您想要导入的包，例如 math,pandas。 至少需要一个导入。
2. 在 Python 代码 (Python Code) 字段中，输入您想要执行的 Python 代码。使用 print() 查看输出。
3. 可选：启用 工具模式 (Tool Mode)，然后将 Python 解释器 (Python Interpreter) 组件作为一个工具连接到 代理 (Agent) 组件。 例如，将 Python 解释器 (Python Interpreter) 组件和 计算器 (Calculator) 组件 作为工具连接到 代理 (Agent) 组件，然后测试它如何选择不同的工具来解决数学问题。
4. 向代理询问一个简单的数学问题。 计算器 工具可以进行加、减、乘、除或求幂运算。 代理执行 evaluate_expression 工具来正确回答问题。

结果：

_10

已执行 evaluate_expression

_10

输入：

_10

{

_10

"expression": "2+5"

_10

}

_10

输出：

_10

{

_10

"result": "7"

_10

}

5. 给代理完整的 Python 代码。 此示例使用导入的 pandas 包创建一个 Pandas DataFrame 表，并返回均方根。

_12

import pandas as pd

_12

import math

_12

_12

# 创建一个简单的 DataFrame

_12

df = pd.DataFrame({

_12

'numbers': [1, 2, 3, 4, 5],

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'squares': [x**2 for x in range(1, 6)]

_12

})

_12

_12

# 计算均值的平方根

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result = math.sqrt(df['squares'].mean())

_12

print(f"均方根：{result}")

代理正确地选择了 run_python_repl 工具来解决问题。

结果：

_12

已执行 run_python_repl

_12

_12

输入：

_12

_12

{

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"python_code": "import pandas as pd\nimport math\n\n# 创建一个简单的 DataFrame\ndf = pd.DataFrame({\n 'numbers': [1, 2, 3, 4, 5],\n 'squares': [x**2 for x in range(1, 6)]\n})\n\n# 计算均值的平方根\nresult = math.sqrt(df['squares'].mean())\nprint(f\"均方根：{result}\")"

_12

}

_12

输出：

_12

_12

{

_12

"result": "均方根：3.3166247903554"

_12

}

即使您在对话中没有包含包导入，代理仍然可以使用 pd.DataFrame 创建表格，因为 pandas 包已被 Python 解释器 组件在 全局导入 字段中全局导入。

Python 解释器参数

名称	类型	描述
global_imports	字符串	输入参数。要全局导入的模块列表（以逗号分隔），例如 math,pandas,numpy。
python_code	代码	输入参数。要执行的 Python 代码。只能使用“全局导入”中指定的模块。
results	数据	输出参数。执行的 Python 代码的输出，包括任何打印的结果或错误。