使用Bearly Code Interpreter实现远程代码执行示例

最新推荐文章于 2025-12-18 10:59:28 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-18 10:59:28 发布 · 417 阅读

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在今天的文章中，我们将深入了解如何使用Bearly Code Interpreter来实现远程代码执行功能。Bearly Code Interpreter提供了一个安全的代码沙箱环境，非常适合用于代码解释器的场景中，比如在不受信任的环境中安全地运行代码。首先，请确保您已经获取了API密钥，可以通过Bearly的开发者仪表板获取。

技术背景介绍

远程代码执行在现代软件开发中占据着重要地位。无论是测试新算法，还是在分布式环境中运行不受信任的代码，远程代码执行都能为开发者提供灵活性和安全性。Bearly Code Interpreter便是这样一个工具，它通过沙箱机制隔离代码执行，防止潜在的安全风险。

核心原理解析

Bearly Code Interpreter通过提供一个独立的执行环境，支持多种Python库的导入和使用。每次代码执行后，沙箱环境会重置，这样确保了环境的干净和独立性。用户需要发送完整的Python脚本，每次执行时都需要通过标准输出打印结果。

代码实现演示

接下来，我们将通过一个示例代码来展示如何使用Bearly来处理PDF文件和CSV数据。我们还会使用Langchain库中的工具来创建一个智能代理。

环境准备和工具初始化

确保已经安装必要的Python包：

%pip install --upgrade --quiet langchain-community

然后，我们导入所需的库并初始化Bearly工具：

from langchain_community.tools import BearlyInterpreterTool
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化Bearly工具
bearly_tool = BearlyInterpreterTool(api_key="your-api-key")

# 添加文件到沙箱环境
bearly_tool.add_file(
    source_path="sample_data/Bristol.pdf", target_path="Bristol.pdf", description=""
)
bearly_tool.add_file(
    source_path="sample_data/US_GDP.csv", target_path="US_GDP.csv", description=""
)

# 创建工具对象
tools = [bearly_tool.as_tool()]

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
    verbose=True,
    handle_parsing_errors=True,
)

从PDF中提取文本

我们将展示如何从PDF文件中提取特定页的文本：

agent.run("What is the text on page 3 of the pdf?")

查询和计算示例

查询CSV文件中的数据，比如2019年的美国GDP：

agent.run("What was the US GDP in 2019?")

预测2030年的GDP（假设最新GDP增长50%）：

agent.run("What would the GDP be in 2030 if the latest GDP number grew by 50%?")

绘制图表

生成GDP数据的时间序列图：

agent.run("Create a nice and labeled chart of the GDP growth over time")

应用场景分析

这种远程代码执行和数据交互的模式非常适合于需要隔离执行和快速数据分析的场合，比如教育环境中的编程练习、数据科学实验以及机器学习模型测试等。

实践建议

安全第一：在配置和使用远程执行环境时，一定要确保密钥和敏感信息不被泄露。
全面测试：在部署到生产环境之前，尽可能多地测试代码的各个角落，以确保沙箱环境中的代码能按预期运行。
合理使用资源：虽然沙箱环境隔离了代码执行，但仍需注意资源的合理分配，避免不必要的计算浪费。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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