Code-Interpreter-Api

Code-Interpreter-Api

Committed to being the best code interpreter in the world.

Stars: 75

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Code Interpreter API is a project that combines a scheduling center with a sandbox environment, dedicated to creating the world's best code interpreter. It aims to provide a secure, reliable API interface for remotely running code and obtaining execution results, accelerating the development of various AI agents, and being a boon to many AI enthusiasts. The project innovatively combines Docker container technology to achieve secure isolation and execution of Python code. Additionally, the project supports storing generated image data in a PostgreSQL database and accessing it through API endpoints, providing rich data processing and storage capabilities.

README:

Code Interpreter API 🚀

English | 中文

概述 🌟

Code Interpreter API 是一个集调度中心与沙箱环境于一体的项目,致力于打造全球最好用的代码解释器,旨在提供一个安全、可靠的 API 接口,用于远程运行代码并获取执行结果,加速各类AI Agent开发,是众多AI爱好者的福音。该项目创新性地结合了 Docker 容器技术,实现了对 Python 代码的安全隔离运行。此外,项目还支持将生成的图像数据存储到 PostgreSQL 数据库中,并通过 API 端点进行访问,提供了丰富的数据处理与存储能力。 您可以在这里访问由Fastgpt构建的Demo。

项目状态 📊

您可以通过访问我们的状态监控页面来实时查看本项目的运行状态、性能指标和可用性信息。

技术栈 🛠️

  • 后端框架:Flask (Python)
  • 数据库:PostgreSQL
  • 容器化:Docker
  • ORM:SQLAlchemy
  • 并发处理:threading, Queue
  • 身份验证:Bearer Token
  • 外部请求:requests
  • 代码隔离:subprocess

特性 🌈

  • 多语言支持:目前主要支持 Python 代码的执行。
  • 图像处理:支持将代码生成的图像数据转换为 Base64 格式,并可存储在数据库中。
  • Docker 容器隔离:每个代码执行请求在独立的 Docker 容器中运行,确保安全性和资源隔离。
  • PostgreSQL 数据库集成:图像数据可以存储到数据库中,并通过 RESTful API 进行访问。
  • 身份验证:可选的 Bearer 令牌身份验证以确保安全访问。
  • 环境变量:可通过环境变量进行配置。
  • 错误处理:全面的错误处理和超时管理。

运行环境 🖥️

  • Python 3.8 及以上
  • Docker
  • PostgreSQL

快速开始 🚀

1. 克隆项目

git clone https://github.com/leezhuuuuu/Code-Interpreter-Api.git
cd Code-Interpreter-Api

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 配置文件

项目使用 config.yaml 作为配置文件。确保该文件中包含以下配置:

  • 域名:用于访问存储的图像。
  • Docker 镜像:指定用于运行代码的 Docker 镜像。
  • 端口范围:为 Docker 容器指定端口范围。
  • PostgreSQL 配置:包括数据库名、用户名、密码、主机和端口。
  • 资源限制:为 Docker 容器指定内存和 CPU 限制。
  • 超时时间:指定代码执行的超时时间。

4. 获取 Docker 镜像

请确保已安装 Docker。然后,您可以根据需要选择以下两种方法之一来获取 Docker 镜像:

方法一:构建自定义镜像

运行 build.py,将根据配置文件自动生成 requirements.txt 文件并构建自定义镜像,可根据个人需求自定义配置容器环境依赖:

python3 build.py

方法二:拉取提前构建好的镜像

如果您不想构建镜像,可以直接从 Docker Hub 拉取提前构建好的镜像:

docker pull leezhuuu/code_interpreter:latest

5. 启动项目

使用以下命令启动项目:

python3 center.py

该命令将自动启动 Flask 应用,并在配置的调度中心端口上运行。

使用指南 📖

1. 运行代码

通过 POST 或 GET 请求访问 /runcode 端点,可以运行指定的代码。请求数据应包含以下字段:

  • languageType:代码的语言类型(当前仅支持 Python)。
  • variables:可选,传递给代码的变量。
  • code:要执行的代码。

2. 访问图像

通过 GET 请求访问 /image/<filename> 端点,可以获取存储在数据库中的图像数据。

API 端点 🌐

POST /runcode

请求

{
  "languageType": "python",
  "variables": {},
  "code": "print('Hello, World!')"
}

响应

{
  "output": "Hello, World!\n"
}

Run in Hoppscotch

GET /runcode

请求

/runcode?languageType=python&variables={}&code=print('Hello, World!')

响应

{
  "output": "Hello, World!\n"
}

Run in Hoppscotch

POST /runcode 复杂示例

请求

{
  "languageType": "python",
  "variables": {},
  "code": "import matplotlib.pyplot as plt\nimport numpy as np\n\n# Define vertices of the triangle\nvertices = np.array([[0, 0], [1, 0], [0.5, np.sqrt(3)/2], [0, 0]])\n\n# Create a new figure\nplt.figure()\n\n# Plot the triangle\nplt.plot(vertices[:, 0], vertices[:, 1], 'b-')\n\n# Set axis limits\nplt.xlim(-0.1, 1.1)\nplt.ylim(-0.1, 1.1)\n\n# Save the plot as triangle.png\nplt.savefig('triangle.png')\nplt.close()"
}

响应

{
  "images": {
    "triangle.png": "https://code.leez.tech/image/cec3bee5-c45b-47c5-814f-7dc90831450e_triangle.png"
  },
  "output": ""
}

Run in Hoppscotch

错误处理 🚨

应用程序返回适当的 HTTP 状态码和错误消息以应对不同场景:

  • 400 Bad Request:无效的 JSON 或参数。
  • 401 Unauthorized:缺失或无效的令牌。
  • 405 Method Not Allowed:无效的 HTTP 方法。
  • 504 Gateway Timeout:请求超时。

Docker 集成 🐳

应用程序使用 Docker 在隔离环境中运行代码。您可以选择构建自定义镜像或拉取提前构建好的镜像。

PostgreSQL 集成 🐘

代码执行期间生成的图像存储在 PostgreSQL 数据库中。数据库连接详细信息配置在 config.yaml 中。

并发管理 🔄

应用程序使用线程处理多个并发请求,并使用信号量控制并发请求的数量。

测试 🧪

并发测试

应用程序包含一个并发测试脚本 concurrent_test.py,可以运行以验证并发功能:

python3 concurrent_test.py

许可证 📄

本项目基于 GNU 许可证。详见 LICENSE 文件。

贡献 🤝

欢迎贡献!请提交问题或拉取请求。

作者 ✍️

  • leezhuuuuu

致谢 🙏

  • Flask
  • Docker
  • PostgreSQL
  • SQLAlchemy

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