python-executor
안전한 샌드박스에서 100개 이상의 라이브러리를 사용하여 Python 코드 실행
또한 다음에서 사용할 수 있습니다: inference-sh,inference-sh-9,inferen-sh
로컬 설치 없이 안전한 샌드박스 환경에서 Python 코드를 안전하게 실행하세요. Pandas, NumPy, BeautifulSoup, MoviePy, OpenCV 등 100개 이상의 사전 설치된 라이브러리에 액세스하여 데이터 처리, 웹 스크래핑, 이미지 조작, 영상 생성, 자동화 작업을 수행할 수 있습니다.
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테스트해 보기
"python-executor" 사용 중입니다. Execute Python code to calculate fibonacci sequence
예상 결과:
- Running Python execution with 8GB RAM allocation
- Fibonacci sequence (0-20): [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765]
- Execution completed in 0.8 seconds
"python-executor" 사용 중입니다. Scrape product prices from example.com
예상 결과:
- Starting web scraping with BeautifulSoup
- Found 24 product listings
- Extracted: name, price, availability
- Saved results to outputs/products.csv
- Files available for download: products.csv (4.2 KB)
"python-executor" 사용 중입니다. Create a bar chart from this data
예상 결과:
- Generating visualization with Matplotlib
- Data loaded: 15 rows x 3 columns
- Created bar chart showing sales by region
- Saved chart to outputs/sales_chart.png
- Files available for download: sales_chart.png (156 KB)
보안 감사
안전All 69 static findings are false positives from markdown code blocks and documentation URLs. The skill contains only legitimate documentation for a Python execution service with no executable code, security vulnerabilities, or malicious intent. Verified as safe for publication.
품질 점수
만들 수 있는 것
데이터 분석 및 시각화
Pandas로 대용량 데이터셋을 처리하고, Matplotlib로 시각화를 생성한 다음, 결과를 CSV 또는 PNG 파일로 내보내기
웹 스크래핑 자동화
HTTP 클라이언트 및 HTML 파서로 웹 사이트에서 데이터를 추출하거나, 동적 콘텐츠를 위해 Selenium으로 브라우저 자동화
미디어 처리 파이프라인
Python으로 이미지를 조작하고, 텍스트 오버레이가 있는 영상을 생성하거나, 3D 모델을 처리하며, 로컬 의존성 없이 완전히 처리
이 프롬프트를 사용해 보세요
Execute this Python code and return the output: {code}Run Python code to analyze this data: {data}. Use Pandas for processing and save visualizations to outputs/Write and execute Python code to scrape data from {url}. Extract {target_data} and save the results to outputs/data.jsonExecute Python to process media files. Use {libraries} to manipulate the {media_type} and save results to outputs/모범 사례
- 실행 후 자동으로 파일을 검색하려면 항상 출력을 outputs/ 디렉토리에 저장하세요
- 작업 복잡도에 따라 적절한 제한 시간 설정 (기본값 30초, 최대 300초)
- 대용량 데이터셋이나 복잡한 미디어 처리를 다룰 때 고 메모리 변형 (16GB RAM)을 사용하세요
- plt.show() 같은 표시 함수 대신 저장 메서드를 사용하여 비 대화형 코드 작성
피하기
- plt.show() 또는 input() 같은 대화형 명령을 사용하지 마세요. 실행이 멈출 수 있습니다
- pip로 새 패키지를 설치하지 마세요. 사전 설치된 라이브러리만 사용할 수 있습니다
- GPU 또는 ML 모델 훈련을 시도하지 마세요. 환경은 CPU 전용입니다
- 실행 환경이 지속적이지 않으므로 코드에 민감한 자격 증명을 하드코딩하지 마세요