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在 Coze 工作流中运行 Python 脚本时，沙箱环境存在严格约束：仅内置标准库、禁止文件写入、网络请求需显式启用 HTTP 插件，默认超时时间为 8 秒。直接将本地脚本粘贴进去（例如包含 print() 或 time.sleep(10)）通常会执行失败或超时中断。不过，基础数据处理与网络请求均可实现，关键是要摸清平台的运行机制。
掌握以下三个核心步骤，即可避开常见陷阱，让 Python 脚本在 Coze 工作流中稳定运行。
添加代码节点并选对 Python 运行时
进入工作流编辑页，点击「+」添加节点，选择「代码」类型。右侧面板的语言下拉菜单中，必须手动切换至 Python 3.9——其他版本无法使用，默认选项为 JavaScript，不切换则后续 Python 语法均会报错。切换后，代码区域会自动初始化为空白脚本模板。
这一步无法跳过。许多新手直接编写 Python 代码后报错，排查半天才发现语言未正确选择。
编写可执行的 Python 脚本逻辑
方式一：基础数据处理（无需外部依赖）
直接在代码框中编写纯标准库代码。例如清洗用户输入的手机号：
import re
def main():
input_text = get_input('text')
cleaned = re.sub(r'[^0-9]', '', input_text)
set_output('phone', cleaned)
main()
注意事项：必须定义 main() 函数并显式调用；get_input() 与 set_output() 是平台提供的唯一 IO 接口，参数名需与上游节点输出字段完全一致，大小写及空格均不可出错。
方式二：发起 HTTP 请求（需提前启用插件）
第一步，返回工作流画布顶部，点击「设置」→「插件」，开启「HTTP Request」插件并保存。此操作不在代码节点内完成，许多人遗漏导致请求失败。
第二步，在代码节点中直接使用 requests（平台已预装）：
import requests
def main():
url = get_input('api_url')
res = requests.get(url, timeout=5)
set_output('status', res.status_code)
set_output('body', res.text[:200])
main()
硬性要求：timeout 值必须 ≤ 5 秒，否则平台会强制终止请求。响应体仅截取前 200 个字符，避免输出超长引发报错——返回大量内容实际上也用不到。
调试与定位错误的必备操作
点击代码节点右上角的「运行测试」，在弹出的对话框中手动填入模拟输入（例如 text: "138-0013-8000"），然后查看右侧的实时日志输出。
若出现 ModuleNotFoundError，说明导入了非标准库模块（如 pandas），立即删除该行。若日志卡在「Running...」超过 6 秒，检查代码中是否存在 while True、sleep 或未关闭的 requests 连接。
每次修改代码后必须重新点击「运行测试」——保存按钮仅持久化脚本内容，不会触发任何校验。也就是说，保存后脚本仍可能出错，只有运行一次测试才能定位问题所在。