社区版Dify sandbox【Python代码执行】Run failed: error: timeout,if the sandbox service

一、Dify sandox 代码执行时长限制

这个问题很简单,一开始我不知道是 什么原因,我写了一个API请求,时长 太长了,这里就开始报错:
在这里插入图片描述
神奇的是每次报错都是在执行的第15S 左右
于是,我写了一个time.sleep 的代码:
在 Dify 代码执行模块上运行,就是延时了20S:


import time

def main(arg1: str, arg2: str) -> dict:
    time.sleep(20)
    return {
        "result": arg1 + arg2,
    }

果然:
在这里插入图片描述

二、解决方法

找Dify 的docker-compose.yaml 和.env,果然发现了问题:
在这里插入图片描述
在.env:
在这里插入图片描述
既然找到问题,就很好解决了:
修改.env 中的 为其他数值,重启 :

vi .env
SANDBOX_WORKER_TIMEOUT=100
:wq

重启:

sudo docker-compose down
sudo docker-compose up -d

即可解决。

如果你的代码执行期间超过60秒,还可能会报错:

请看你的错误是不是在60S左右报错的!!!

Run failed: Failed to execute code which is likely a network issue, please check if the sandbox service

在这里插入图片描述
这是因为.env 文件里面还有一个地方规定了代码执行的最大时长:
打开.env

CODE_EXCECUTION_READ_TIMEOUT=60

把这个数值改大然后重启就行:
在这里插入图片描述

三、Dify 安装和专栏的以往文章推荐

  1. Dify安装时会遇到的网络问题,已成功安装Dify教程
  2. Dify 部署LLM 可以参考这里,Dify实现Ollama3.2-vision多模态聊天
  3. 并且欢迎关注我的 社区版 Dify 开发专栏
### Dify 代码执行节点的工作原理 Dify 是一种强大的开发框架,支持多种功能模块的集成与扩展,其中包括代码执行节点的功能。此部分允许开发者通过特定接口运行动态代码片段,从而增强 Agent 的功能性[^3]。 #### 1. **代码执行节点的作用** 代码执行节点的主要作用是在不离开当前环境的情况下,实时解析并运行由用户提供或系统生成的代码逻辑。这种能力对于需要处理复杂计算、数据分析或者模型推理的任务尤为重要。例如,在科学计算领域,用户可以直接输入 Python 脚本并通过该节点获得即时反馈。 #### 2. **配置方法概述** 要实现这一特性,通常需完成以下几个方面的设置: - **安装依赖项**: 确保环境中已安装必要的库文件以及安全沙盒组件来保障远程代码的安全性。 ```bash pip install secure-sandbox pylint numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow pytorch jupyterlab ``` - **启用 API 接口服务**: 修改 `config.yaml` 文件中的参数以激活相关选项,并指定监听地址和端口号以便于外部访问控制。 ```yaml code_execution: enabled: true host: "localhost" port: 8080 timeout_seconds: 60 ``` - **定义权限范围**: 设置白名单机制限定可被执行的语言种类及其版本号;同时还可以加入额外验证层防止恶意攻击行为发生。 ```python allowed_languages = ["python", "javascript"] max_output_length = 5 * 1024 # Limit output size to prevent abuse. restrict_network_access = True allow_file_operations = False ``` #### 3. **实际案例分析** 假设我们希望利用上述提到的技术栈创建一个简单的 Web 应用程序原型展示如何快速绘制统计图表,则完整的流程可能如下所示: ```python from flask import Flask, request, jsonify import matplotlib.pyplot as plt import io import base64 app = Flask(__name__) @app.route('/plot', methods=['POST']) def plot(): data = request.json['data'] labels = list(data.keys()) values = list(data.values()) fig, ax = plt.subplots() ax.pie(values, labels=labels, autopct='%1.1f%%') buf = io.BytesIO() fig.savefig(buf, format="png") image_base64 = base64.b64encode(buf.getvalue()).decode('utf-8').replace('\n', '') buf.close() return jsonify({"image": f"data:image/png;base64,{image_base64}"}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 以上脚本展示了怎样接收 JSON 数据结构作为输入源材料之后再将其转换成图形化表示形式返回给前端界面显示出来[^2]。 --- ### 总结说明 综上所述,Dify 平台提供了灵活多样的插件体系架构设计思路使得第三方开发者能够轻松接入各类实用型工具集成为整体解决方案的一部分;而其中关于代码执行环节的具体实施方案则涉及到了较为复杂的后台管理策略考量因素包括但不限于安全性防护措施等方面内容.
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