Dify应用实战番外 - 网友提问(2)

**01.**动手做一做#

随便创建一个工作流。添加”代码执行”和”结束”。

并填入代码如下：

保存后进行测试。结果如下图：

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提示非常清楚，就是找不到依赖库pandas。
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那我们就把库安装上，因为运行时是由sandbox提供的，所以我们找到docker-compose.yaml中sandbox的定义。其中有个卷的映射，
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./volumes/sandbox/dependencies:/dependencies
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这里就是我们添加依赖的地方。工程目录下docker/volumes/sandbox/dependencies下有一个空文件python-requirements.txt
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输入一行"pandas==2.2.3"

重启docker服务，查看docker-sandbox-1的日志，会看到在启动sandbox时，会安装第三方库。

重新运行”工作流”(如果还报错找不到pandas，需要等待一会儿，安装有可能还没有完成，一定要看到sandbox的log里面显示python dependencies installed)。发现已经不再报错找不到pandas，而是提示另外一个错误。

绝望了呀，赶紧问问DeepSeek和豆包是咋回事啊。

好的，它们都说是沙盒环境的权限限制导致的，但好歹也要给出如何修改的建议吧？对不起，没有，请自行解决。

这下难题还是留给了麦金叔，只能硬着头皮上了。

**02.**解决沙盒权限#

通过官方dify-sandbox开源项目的FAQ，知道由于怕沙盒权限太大，导致不可控风险，所以本着最小化开放权限的原则，缺省的权限就很小。

知道问题的根结，那应该就很好解决了。

方案一

和刚才添加依赖一样，工程目录下docker/volumes/sandbox/conf里面有一个config.yaml文件，找到allowed_syscalls段，把需要的权限加进去。

重新启动服务之后，测试就通过了。

方案二

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修改源代码，/internal/static/python\_syscall/syscalls\_amd64.go
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把所需要的权限都添加进去，这里是以syscall开头的枚举值。如果出现所需要的权限没有定义，也不要紧，直接写数值也可以的。

改完了之后，需要重新编译dify-sandbox镜像。并将自己编译的镜像tag，替换进docker-compose.yaml。

重新启动服务后，也可以运行。

这个方法适用于所有没有权限执行的第三方库。

不过Dify的”代码执行”最好不要有太过复杂的脚本执行，一个是难以调试，另一个也是容易执行超时。

如果很依赖Python执行，可以按照”插件”的方案。将其封装为一个插件，每个插件也可以定义自己的requirements。这样也就不用怕没有权限了。

总结

今天的答疑来自网友的留言问题，当然有可能他说的Python脚本不能执行的问题，还不是这篇文章介绍的。请务必要理解，Dify的Python执行环境是独立的，和本机的Python环境没有关系，哪怕就是本机运行的容器环境。