此工具可用来执行自定义代码。已支持语言：
- nodejs: 基于 https://github.com/Houfeng/safeify, 无需单独安装。
- python: 基于 https://github.com/engineer-man/piston，需要单独安装。
👋 如果你希望支持更多的语言，可以给我们提 PR ~
如果你只需要运行 nodejs 自定义代码，无需安装其他额外依赖。如果你需要运行 Python 自定义代码，请按照下面的指引安装 piston：
-
克隆 piston 仓库
git clone https://github.com/engineer-man/piston cd piston -
修改 docker-compose.yaml，设置环境变量
设置以下环境变量:
- PISTON_DISABLE_NETWORKING: 是否静止网络连接，设置为 false。（由于 piston 只能通过 stdout 进行数据交互，当你需要获取脚本执行的返回值时，解析会变得困难，所以我们采取写入 redis 的方式来设置返回值，需要开启网络。）
- PISTON_RUN_TIMEOUT: 脚本执行超时时间， 默认为 3000 (ms)，可根据你的需求进行调整。
- PISTON_COMPILE_TIMEOUT: 脚本编译超时时间，默认为 10000 (ms)，可根据你的需求进行调整。
- PISTON_OUTPUT_MAX_SIZE: 执行 stdout 以及 stderr 最大长度，默认 1024，可根据你的需求进行调整。
environment: - PISTON_DISABLE_NETWORKING=false - PISTON_RUN_TIMEOUT=3600000 - PISTON_COMPILE_TIMEOUT=3600000 - PISTON_OUTPUT_MAX_SIZE=1024000
-
运行
piston此
docker-compose.yaml默认使用以下 volume，你可以按照自己的情况进行修改。- ./data/piston/packages:/piston/packagesdocker-compose up -d
执行之后，目前 piston 还是一个空盒，还需要继续安装 Python runtime.
-
安装 Python Runtime (有网环境)
-
安装 cli 工具：
cd cli && npm i && cd -
-
修改
packages/python/3.12.0/build.sh: 添加你需要的额外 python package, 其中redis必须包含，否则无法获取自定义代码返回值。
- 安装 Python runtime
注意: 如果你遇到了 run build:test it has a error: rosetta error: failed to open elf at /lib64/ld-linux-x86-64.so.2 错误，这表示你的宿主机使用的是 MacOS Arm 架构，但是容器为 x86 架构无法执行。你需要使用 x86 linux 服务器来运行。
cli/index.js ppman install python
- 检验 Python Runtime 是否安装成功：
访问 http://localhost:2000/api/v2/runtimes 查询 python 依赖是否已安装成功。
- 检验 python package 是否安装成功：
进入到容器（
docker exec -it piston_api bash），切换到/piston/packages/python/3.12.0目录，执行./bin/pip3 list查看 package 是否成功安装。如果没有安装成功，你可以手动执行./bin/pip3 install xxxxx来进行手动安装。提示：如果安装成功之后运行 Tool 提示 runtime 不存在或者 package 不存在，你可能需要重启 pod。
-
-
安装 Python Runtime (无网环境)
将提前安装好的 runtime 以及对应的 package mount 进容器的 /piston/packages 目录，结构如下:
-
克隆 GitHub 仓库
git clone https://github.com/inf-monkeys/monkey-tools-sanbox.git
-
安装 Node modules
yarn
-
启动 server:
此项目默认运行在 8001 端口.
yarn start:debug
Dockerhub 地址: https://hub.docker.com/r/infmonkeys/monkey-tools-sandbox.
使用下面的命令运行:
docker run --name monkey-tools-sanbox -d -p 8001:8001 infmonkeys/monkey-tools-sandbox:latestPython runtime 需要设置 redis 和 piston 地址。
docker run --name monkey-tools-sanbox -d -p 8001:8001 -v /path/to/config.yaml:/etc/monkey-tools-sandbox/config.yaml -v /path/to/packages:/piston/packages infmonkeys/monkey-tools-sandbox:latest如需使用特定版本，你可以从 docker hub 中查询镜像 tag。
sandbox.piston(如果只使用 nodejs 可以不填):apiServer: Piston Server 地址runTimeout: 默认为 3000(ms)，请与 Piston 的 PISTON_RUN_TIMEOUT 值保持一致。compileTimeout: 默认为 10000(ms)，请与 Piston 的 PISTON_RUN_TIMEOUT 值保持一致。
redis(如果只使用 nodejs 可以不填):url: Redis 地址
sandbox:
piston:
apiServer: http://localhost:2000
runTimeout: 3600000
compileTimeout: 3600000
redis:
url: redis://localhost:6379在控制台的 执行类工具 菜单，点击右上角的导入按钮，输入此工具的 manifest.json 地址，点击确定。
http://127.0.0.1:8001/manifest.json
可按照你的具体情况做修改。
将此工具的 manifest.json 地址注册到 monkeys 服务的 config.yaml 中 tools 数组中:
tools:
- name: sandbox
manifestUrl: http://127.0.0.1:8001/manifest.json之后重启服务。
- 引用参数：通过全局变量
$。 - 引入包：通过
require进行引入。
示例代码：
// 您可以在上述的执行参数中定义需要引用的变量，例如您定义了一个名为 url 的变量，可以通过 $.url 进行引用。您还可以通过 require 引用需要的包。
// 此 JS 沙箱环境支持 Node.js 14 版本，支持 async/await 语法。
// 最终您需要通过 return 语句返回最终的结果。
const axios = require('axios');
const { data } = await axios.get($.url);
return data;
- 引用参数：通过全局变量
context。 - 引入包：通过
import
示例代码：
# 你可以在上面定义代码的执行参数，在次代码块中，你可以通过全局对象 context 获取到。例如你定义了一个 url 参数，可以通过 context.get("url") 获取。
# 你还可以通过 import 引用需要的包。
# 如 import requests
import requests
url = context.get('url')
r = requests.get(url)
return r.text