コード

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コードノードは、カスタム Python または JavaScript を実行して、ワークフロー内で複雑なデータ変換、計算、ロジックを処理します。事前設定されたノードが特定の処理ニーズに十分でない場合に使用してください。

設定

入力変数 を定義してワークフロー内の他のノードからデータにアクセスし、これらの変数をコード内で参照します。関数は、宣言した出力変数 を含む辞書を返す必要があります。

def main(input_variable: str) -> dict:
    # 入力を処理
    result = input_variable.upper()
    return {
        'output_variable': result
    }

言語サポート

ニーズと習熟度に基づいて、Python と JavaScript から選択できます。どちらの言語も、データ処理用の一般的なライブラリにアクセス可能な安全なサンドボックス内で実行されます。

Python
JavaScript

Python にはjson、math、datetime、reなどの標準ライブラリが含まれています。データ分析、数学的演算、テキスト処理に最適です。

def main(data: list) -> dict:
    import json
    import math
    
    average = sum(data) / len(data)
    return {'result': math.ceil(average)}

JavaScript は標準の組み込みオブジェクトとメソッドを提供します。JSON 操作と文字列演算に適しています。

function main(data) {
    const processed = data.map(item => item.toUpperCase());
    return { result: processed };
}

エラーハンドリングと再試行

失敗したコード実行に対する自動再試行動作を設定し、コードがエラーに遭遇した場合のフォールバック戦略を定義します。

失敗時再試行 では、最大 10 回まで自動で再試行できます。再試行の間隔は最大 5000ms まで設定できます。一時的な処理の問題に対処するには、これを有効にしてください。 エラーハンドリング では、コード実行が失敗した場合のフォールバックパスを定義でき、コードが問題に遭遇してもワークフローの実行を継続できます。

出力制限

出力が次のいずれかの制限を超えると、ノードは失敗します。

出力	制限
文字列の長さ	400,000 文字
数値	±9,223,372,036,854,775,807。これより大きな数値（非常に長い ID など）は文字列として返してください。
小数点以下の桁数	20
`object` 型の出力内にネストするオブジェクト	3 階層（配列は階層に含まれません）
`array[string]`、`array[object]`、`array[number]` 出力の要素数	500

返す前に、長い文字列や配列は切り詰めるか分割し、深くネストしたオブジェクトはフラットにしてください。

セキュリティ上の考慮事項

コードは隔離されたサンドボックス内で実行され、ファイルシステムへのアクセスとシステムコマンドはブロックされます。サンドボックスはコードの実行を基盤インフラから切り離しつつ、カスタムコードを自由に書けるようにしています。システムファイルの読み取りやシェルコマンドの実行は避け、サンドボックス内で利用できる入力変数とライブラリを使ってロジックを組み立て直してください。

依存関係サポート

コードノードは、Python と JavaScript 両方の外部依存関係をサポートします：

# Python: numpy、pandas、requests などをインポート
import numpy as np
import pandas as pd

def main(data: list) -> dict:
    df = pd.DataFrame(data)
    return {'mean': float(np.mean(df['values']))}

// JavaScript: lodash、moment などをインポート
const _ = require('lodash');

function main(data) {
    return { unique: _.uniq(data) };
}

サンドボックス環境には標準的なパッケージ一式が事前インストールされています。その範囲外のインポートは実行時に失敗します。

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