代码

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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。

代码节点配置界面

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配置

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。

def main(input_variable: str) -> dict:
    # Process the input
    result = input_variable.upper()
    return {
        'output_variable': result
    }

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语言支持

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。

Python

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。

def main(data: list) -> dict:
    import json
    import math
    
    average = sum(data) / len(data)
    return {'result': math.ceil(average)}

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错误处理和重试

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。

错误处理配置选项

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。

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。

重试配置界面

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输出验证和限制

代码输出会自动验证并有严格限制：

• 字符串：最大长度 80,000 个字符，空字节会被移除
• 数字：范围从 -999999999 到 999999999，浮点数限制为 10 位小数
• 对象/数组：最大深度 5 级，以防止复杂的嵌套结构

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

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。

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：

Cloudflare WAF 安全过滤

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

代码节点支持 Python 和 JavaScript 的外部依赖：

# Python: Import numpy, pandas, requests, etc.
import numpy as np
import pandas as pd

def main(data: list) -> dict:
    df = pd.DataFrame(data)
    return {'mean': float(np.mean(df['values']))}

// JavaScript: Import lodash, moment, etc.
const _ = require('lodash');

function main(data) {
    return { unique: _.uniq(data) };
}

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：

docker-compose -f docker-compose.middleware.yaml up -d

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

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。

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。

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。

条件逻辑 - 实现超越简单 if-else 条件的复杂决策逻辑。