# 使用Bearly Code Interpreter构建安全代码执行环境的全方位指南
## 引言
在现代开发中，代码执行和沙盒环境对于安全性和可扩展性至关重要。Bearly Code Interpreter提供了一个远程代码执行平台，非常适合作为代理工具的代码沙盒环境。本篇文章将为您详细介绍如何使用Bearly Code Interpreter进行安全的代码执行，并提供实用的代码示例。
## 主要内容
### Bearly Code Interpreter简介
Bearly Code Interpreter是一个允许在远程环境中执行代码的工具。它能够在一个安全且隔离的沙盒中运行代码，确保代码的执行与主环境分离。其适用场景包括演示代码的在线执行、进行独立的代码测试等。
### 配置和初始化Bearly Code Interpreter
首先，我们需要安装所需的Python包并获取API密钥。
```shell
%pip install --upgrade --quiet langchain-community
您可以在Bearly Dashboard获取API密钥。
初始化解释器
from langchain_community.tools import BearlyInterpreterTool
bearly_tool = BearlyInterpreterTool(api_key="...") # 使用API代理服务提高访问稳定性
添加文件至沙盒
在开始执行代码之前，我们需要将所需的文件添加到沙盒环境中：
bearly_tool.add_file(
source_path="sample_data/Bristol.pdf", target_path="Bristol.pdf", description=""
)
bearly_tool.add_file(
source_path="sample_data/US_GDP.csv", target_path="US_GDP.csv", description=""
)
创建工具对象并初始化代理
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
tools = [bearly_tool.as_tool()]
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
agent = initialize_agent(
tools,
llm,
agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
verbose=True,
handle_parsing_errors=True,
)
代码示例
以下是一个从PDF中提取文本的示例代码：
agent.run("What is the text on page 3 of the pdf?")
这个命令将触发代理从PDF文档的第三页提取文本。
常见问题和解决方案
问题1：模块过时错误
在使用PyPDF2模块时，可能遇到如下错误：PdfFileReader is deprecated and was removed in PyPDF2 3.0.0. Use PdfReader instead.。解决方案是：
from PyPDF2 import PdfReader
pdf = PdfReader('Bristol.pdf')
问题2：JSON解析错误
部分JSON格式错误可能导致解析错误。务必确保JSON格式正确：
{'python_code': "import pandas as pd\n..."}
总结和进一步学习资源
Bearly Code Interpreter为安全而灵活的代码执行提供了强大的支持。通过这种方式，开发者可以轻松实现对代码的沙盒测试和独立运行，而无需担心安全问题。
参考资料
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