Python执行脚本并捕获输出

Piston API在线执行Pure Python

Piston API示例

import requests

response = requests.post(
    "https://emkc.org/api/v2/piston/execute",
    json={
        "language": "python",
        "version": "3.10.0",
        "files": [  # 必须用 files 数组包裹代码
            {"content": "print(1+1)"}  # 代码放在 content 字段中
        ],
    },
)
print(response.json())

输出

{'stdout': '2\n', 'stderr': '', 'code': 0, ...}

Piston API的局限性

• emkc.org提供的Piston API是一个在线执行代码的服务，默认只预装少量基础库（如requests、numpy等常见库）。根据官方文档，它不支持动态安装第三方库，因此直接调用ortools会报错ModuleNotFoundError。
• 验证方法：尝试在代码中添加print(requests.__version__)，若返回版本号则说明requests已预装；而ortools会报错。

解决方案

(1) 本地运行或使用支持自定义环境

• 本地安装Python和ortools：确保Python版本（如3.5.2）和ortools版本（如7.1.6722）兼容：

  pip install ortools==7.1.6722
  

• 使用Google Colab：Colab默认预装ortools，且支持动态安装其他库：

  !pip install ortools  # 若未预装则运行
  from ortools.linear_solver import pywraplp  # 直接调用
  

(2) 寻找支持自定义依赖的在线服务

• Replit：在Replit的Python模板中，可通过poetry add ortools安装依赖。
• GitHub Codespaces：支持自定义Dockerfile或requirements.txt配置环境。

(3) 调整代码兼容性（如必须使用Piston API）

• 若无法更换环境，可尝试将ortools相关的代码逻辑改写为纯Python实现，但仅适用于简单问题，复杂优化问题无法绕过库依赖。

使用subprocess执行本地脚本并捕获输出

示例：

import subprocess

def run_py_file(file_path):
    result = subprocess.run(
        ["python", file_path], 
        capture_output=True, 
        text=True, 
        encoding="utf-8"
    )
    return {
        "exit_code": result.returncode,
        "stdout": result.stdout,
        "stderr": result.stderr
    }

# 调用示例
output = run_py_file("your_script.py")
print(output["stdout"])

your_script.py为：

print("")

若your_script.py文件中有多个函数，需要传参，需要选择执行的函数，并正确传参：
your_script.py为：

# your_script.py 内容示例
import argparse
import sys
import json

def func1(a, b):
    print(f"func1 收到参数：{a} 和 {b}")

def func2(text):
    print(f"func2 收到消息：{text}")

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--func", help="要调用的函数名")
    parser.add_argument("--args", help="JSON格式的参数列表")
    args = parser.parse_args()

    # 解析参数
    if args.args:
        func_args = json.loads(args.args)
    else:
        func_args = []

    # 动态获取函数并调用
    func = getattr(sys.modules[__name__], args.func, None)
    if func:
        try:
            func(*func_args)
        except TypeError as e:
            print(f"参数错误：{e}", file=sys.stderr)
            sys.exit(1)
    else:
        print(f"错误：未找到函数 {args.func}", file=sys.stderr)
        sys.exit(1)

使用subprocess：

import subprocess
import json

def run_py_file(file_path, func_name=None, args=None):
    cmd = ["python", file_path]
    if func_name:
        cmd.extend(["--func", func_name])
    if args is not None:
        cmd.extend(["--args", json.dumps(args)])
    
    result = subprocess.run(
        cmd,
        capture_output=True,
        text=True,
        encoding="gbk"  # 修改编码为系统默认
    )
    return {
        "exit_code": result.returncode,
        "stdout": result.stdout,
        "stderr": result.stderr
    }


# 调用 func1 并传递两个参数
output = run_py_file("./src/test/your_script.py", "func1", ["Hello", 123])
print(output["stdout"])  # 输出：func1 收到参数：Hello 和 123

# # 调用 func2 并传递一个参数
# output = run_py_file("your_script.py", "func2", ["测试消息"])
# print(output["stdout"])  # 输出：func2 收到消息：测试消息

输出结果为：

PS C:\Users\pengkangzhen\PycharmProjects\llm-ecr> & C:/Users/pengkangzhen/anaconda3/python.exe c:/Users/pengkangzhen/PycharmProjects/llm-ecr/src/test/test.py
func1 收到参数：Hello 和 123