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title: "代码"
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icon: "code"
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<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/nodes/code)。</Note>
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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。
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<Frame caption="代码节点配置界面">
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<img src="https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/en/guides/workflow/node/9969aa1bc1912aebe366f5d8f5dde296.png" alt="Code node interface" />
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</Frame>
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## 配置
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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。
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```python
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def main(input_variable: str) -> dict:
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# Process the input
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result = input_variable.upper()
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return {
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'output_variable': result
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}
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```
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## 语言支持
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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。
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<Tabs>
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<Tab title="Python">
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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。
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```python
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def main(data: list) -> dict:
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import json
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import math
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average = sum(data) / len(data)
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return {'result': math.ceil(average)}
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```
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</Tab>
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<Tab title="JavaScript">
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JavaScript 提供标准内置对象和方法。适合 JSON 操作和字符串操作。
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```javascript
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function main(data) {
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const processed = data.map(item => item.toUpperCase());
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return { result: processed };
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}
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```
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</Tab>
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</Tabs>
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## 错误处理和重试
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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。
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<Frame caption="错误处理配置选项">
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<img src="https://assets-docs.dify.ai/2024/12/58f392734ce44b22cd8c160faf28cd14.png" alt="Code Error handling" />
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</Frame>
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**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。
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**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。
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<Frame caption="重试配置界面">
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<img src="https://assets-docs.dify.ai/2024/12/9fdd5525a91dc925b79b89272893becf.png" alt="Retry settings" />
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</Frame>
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## 输出验证和限制
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代码输出会自动验证并有严格限制：
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- **字符串**：最大长度 80,000 个字符，空字节会被移除
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- **数字**：范围从 -999999999 到 999999999，浮点数限制为 10 位小数
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- **对象/数组**：最大深度 5 级，以防止复杂的嵌套结构
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这些限制确保工作流的性能并防止内存问题。
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## 安全考虑
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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。
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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：
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<Frame caption="Cloudflare WAF 安全过滤">
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<img src="https://assets-docs.dify.ai/2024/12/ad4dc065c4c567c150ab7fa7bfd123a3.png" alt="Cloudflare WAF blocking" />
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</Frame>
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如果你的代码无法保存，请检查浏览器的网络选项卡 - 安全过滤器可能正在阻止潜在危险的操作。
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## 依赖支持
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代码节点支持 Python 和 JavaScript 的外部依赖：
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```python
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# Python: Import numpy, pandas, requests, etc.
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import numpy as np
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import pandas as pd
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def main(data: list) -> dict:
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df = pd.DataFrame(data)
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return {'mean': float(np.mean(df['values']))}
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```
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```javascript
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// JavaScript: Import lodash, moment, etc.
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const _ = require('lodash');
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function main(data) {
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return { unique: _.uniq(data) };
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}
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```
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依赖已预装在沙箱环境中。请检查你的 Dify 安装中的可用包列表。
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## 自托管设启动沙箱服务以进行安全的代码执行：
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```bash
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docker-compose -f docker-compose.middleware.yaml up -d
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```
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沙箱服务需要 Docker，并将代码执行与你的主系统隔离以确保安全。
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## 常见用例
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**数据解析** - 从 API 或其他节点返回的复杂 JSON 结构中提取特定值。
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**数学运算** - 执行预设节点无法处理的计算、统计分析或数据聚合。
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**数据转换** - 转换数据格式、组合多个数据源或重构信息以供下游处理。
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**条件逻辑** - 实现超越简单 if-else 条件的复杂决策逻辑。
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