在扣子工作流中通过代码节点运行Python脚本需严格遵循沙箱限制：从input显式读取参数，用requests调用API，结果写入output字典且类型限于str/int/float/bool/list/dict/None，调试时注意预装库范围与output赋值。
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在扣子（Coze）工作流中通过代码节点运行Python脚本，实现API调用、数据清洗或逻辑判断等定制化处理，需严格遵循平台沙箱环境限制和输入输出规范。
准备可执行的Python脚本
打开扣子Bot编辑页→进入「工作流」→添加「代码」节点→点击节点右侧「编辑」按钮。
默认脚本模板含input字典和output字典结构，所有输入参数必须从input中显式读取，不能依赖全局变量或硬编码路径。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
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正确读取输入参数
方法一：使用input.get("key")安全获取字段值
例如user_id = input.get("user_id", "unknown")，避免因字段缺失导致KeyError中断执行；若字段必填，需提前在上游节点确保传入，否则脚本会静默失败。
方法二：批量解包常用字段
text = input["text"] → bot_id = input["bot_id"] → chat_id = input["chat_id"]。注意：此处用方括号直接索引，【一旦字段不存在，脚本立即报错退出，且不会返回任何output】。
编写核心逻辑并控制输出
第一步：确认任务类型——是纯计算（如字符串反转）、调用外部API（需requests），还是解析JSON（需json.loads）。
第二步：若需调用网络请求，必须使用requests.get或requests.post，平台已预装requests库；但禁止使用urllib.request或http.client，这些模块未开放权限。
第三步：所有结果必须写入output字典，键名需与下游节点期望的字段名完全一致；例如下游期待"summary"字段，则必须写output["summary"] = result，写成output["Summary"]或output["sumary"]将导致连接断裂。
第四步：输出值只能是str、int、float、bool、list、dict或None，禁止返回bytes、datetime、自定义类实例等类型，否则工作流卡在该节点不往下走。
调试与错误定位
点击「运行测试」按钮，输入模拟的JSON格式输入数据（如{"text": "hello", "user_id": 123}）。
若报错信息含ModuleNotFoundError，说明引用了未预装的第三方库；扣子沙箱仅支持标准库+requests+jsonpath-ng+pydantic+v1，其他库一律不可用。
若日志显示output is empty，检查是否遗漏output = {...}赋值语句——脚本末尾没有显式构造output字典，平台不会自动补空字典。
