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globs:
alwaysApply: false
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# Python代码执行

本项目使用`uv`在隔离环境中执行Python代码，提供安全可靠的执行环境。以下是Python代码执行的详细流程：

## Python运行器

Python代码通过[PythonRunner](mdc:src/python_runner/python_runner.rs)执行，实现了`RunCode`特性：

```rust
pub struct PythonRunner;

impl RunCode for PythonRunner {
    async fn run(&self, code: &str) -> Result<CodeScriptExecutionResult> {
        // 实现代码...
    }

    async fn run_with_params(&self, code: &str, params: Option<serde_json::Value>) -> Result<CodeScriptExecutionResult> {
        // 实现代码...
    }
}
```

## 依赖解析

Python代码的依赖通过[python_dependencies.rs](mdc:src/python_runner/dependencies/python_dependencies.rs)解析：

1. 使用Pest解析器分析Python代码中的import语句
2. 支持常规import语句和importlib动态导入
3. 提取所有导入的模块名称

```rust
pub fn parse_import(python_code: &str) -> Result<Vec<String>> {
    // 使用Pest解析器分析Python代码
    let pairs = ImportParser::parse(Rule::file, &input)?;
    
    // 提取模块名称
    let mut imported_modules = Vec::new();
    // 处理各种import语句...
    
    Ok(imported_modules)
}
```

## 代码准备

Python代码在执行前需要进行包装，添加日志捕获和函数执行逻辑：

```rust
fn prepare_python_code(&self, code: &str, show_logs: bool) -> String {
    // 创建包装代码，包括：
    // 1. 日志捕获
    // 2. 参数解析
    // 3. 执行handler或main函数
    // 4. 结果格式化
}
```

包装代码主要功能：
1. 捕获标准输出作为日志
2. 从环境变量`INPUT_JSON`解析参数
3. 优先执行`handler`函数，如果不存在则执行`main`函数
4. 将执行结果和日志格式化为JSON

## 参数传递

参数通过环境变量`INPUT_JSON`传递给Python脚本：

```rust
// 将参数序列化为JSON字符串
let params_json = match params {
    Some(p) => serde_json::to_string(&p)?,
    None => "{}".to_string(),
};

// 通过环境变量传递参数
execute_command.env("INPUT_JSON", &params_json);
```

在Python脚本中，参数通过以下方式获取：

```python
# 从环境变量获取输入参数
args = {}
try:
    input_json = os.environ.get('INPUT_JSON')
    if input_json:
        args = json.loads(input_json)
except Exception as e:
    print(f"解析输入参数失败: {e}")
```

## 执行流程

1. 计算代码哈希值，检查缓存
2. 如果缓存存在，直接使用；否则：
   - 分析代码依赖
   - 准备包装后的代码
   - 保存到缓存
3. 使用`uv`命令在隔离环境中执行代码：
   ```rust
   let mut execute_command = Command::new("uv");
   execute_command
       .arg("run")
       .arg("-s") // 明确指定作为脚本运行
       .arg("--isolated") // 在隔离环境中运行
       .arg("-p")
       .arg("python3") // 指定Python解释器
       .env("INPUT_JSON", &params_json) // 通过环境变量传递参数
       .arg(&temp_path)
   ```
4. 解析执行结果，提取日志和返回值

## 结果处理

执行结果通过JSON格式返回，包含三个字段：
- `logs`: 执行过程中的日志数组
- `result`: 执行结果（可能是字符串、数字、布尔值、对象等）
- `error`: 执行错误（如果有）

```json
{
  "logs": ["日志1", "日志2", ...],
  "result": "执行结果",
  "error": null
}
```

## 支持的返回类型

Python脚本可以返回多种类型的值：
1. 字符串
2. 数字
3. 布尔值
4. 列表/数组
5. 字典/对象
6. None/null

所有复杂类型（列表、字典）都会被序列化为JSON字符串。