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标题:
Azure Container Apps 动态会话：安全运行 Python 代码的全新方式
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作者:
圆咕噜咕噜
时间:
2025-1-19 11:07
标题:
Azure Container Apps 动态会话：安全运行 Python 代码的全新方式
1. 技术背景先容
Azure Container Apps 动态会话（Dynamic Sessions for Azure Container Apps）为运行 Python 代码解释器提供了一个安全且可扩展的方式。通过使用 Hyper-V 隔离的沙盒环境，它答应我们安全地运行大概不可信的代码，同时保护主体系免受埋伏安全风险的陵犯。
动态会话内置了很多流行的 Python 数据科学和机器学习库，包罗 NumPy、pandas 和 scikit-learn 等，非常恰当处理惩罚数据分析及模型开发的任务。如果你必要一个支持动态代码实行的安全环境，动态会话将是一个理想的选择。
更多信息
：请参考官方文档 Azure Container App Sessions。
2. 核心原理分析
动态沙盒环境
：每个会话运行在 Hyper-V 隔离的容器中，为代码实行提供安全保障。
自动化工具支持
：官方提供了 SessionsPythonREPLTool，可直接与 Azure 会话池交互，动态实行 Python 代码。
数据上传与效果可视化
：支持将本地数据上传到会话中，并处理惩罚图片、JSON 等各种数据格式的效果。
3. 代码实现演示
以下我们分步实现一次动态会话的使用场景，包罗环境安装、代码实行、数据上传以及效果处理惩罚。
3.1 环境准备
安装相干 Python 软件包：
pip install -qU langchain-azure-dynamic-sessions langchain-openai langchainhub langchain langchain-community
复制代码
在 Azure CLI 中登录以进行身份认证：
az login
复制代码
创建并配置动态会话池，获取会话池管理端点（POOL_MANAGEMENT_ENDPOINT）。
注意
：你必要按照 Azure 动态会话池配置文档 的步调完成会话池的创建。
3.2 基本代码交互
以下是怎样通过 Python 使用 SessionsPythonREPLTool 动态实行代码的示例。
import getpass
from langchain_azure_dynamic_sessions import SessionsPythonREPLTool
# 输入会话池管理端点
POOL_MANAGEMENT_ENDPOINT = getpass.getpass(prompt="Enter Pool Management Endpoint: ")
tool = SessionsPythonREPLTool(pool_management_endpoint=POOL_MANAGEMENT_ENDPOINT)
# 执行简单的代码
result = tool.invoke("6 * 7")
print(result)
复制代码
实行效果：
{
"result": 42,
"stdout": "",
"stderr": ""
}
复制代码
invoke 返回的效果是一个 JSON，其中包含实行效果 result、尺度输出 stdout 和尺度错误输出 stderr。如果必要原始数据字典，可使用 execute() 方法。
3.3 数据上传与分析
我们可以将本地数据上传到动态会话的沙盒环境中，并对数据进行处理惩罚。
import io
import json
# 准备数据
data = {"important_data": [1, 10, -1541]}
binary_io = io.BytesIO(json.dumps(data).encode("ascii"))
# 上传数据文件
upload_metadata = tool.upload_file(data=binary_io, remote_file_path="important_data.json")
# 在动态会话中加载数据并处理
code = f"""
import json
with open("{upload_metadata.full_path}") as f:
data = json.load(f)
result = sum(data['important_data'])
"""
execute_result = tool.execute(code)
print(execute_result)
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实行效果：
{
"$id": "2",
"status": "Success",
"stdout": "",
"stderr": "",
"result": -1530,
"executionTimeInMilliseconds": 12
}
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此示例中，我们上传了一个 JSON 数据文件，并在沙盒环境中计算了数据的总和。
3.4 处理惩罚图片效果
动态会话还可以天生图片效果（如 Matplotlib 图表）。以下是一个简朴的画图示例。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
code = """
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-1, 1, 400)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title('Plot of sin(x)')
plt.grid(True)
plt.savefig('/mnt/data/sin_plot.png')
"""
result = tool.execute(code)
# 检查结果是否为图片
if result["result"]["type"] == "image":
# 解码并显示图片
import base64
from PIL import Image
import io
base64_str = result["result"]["base64_data"]
img = Image.open(io.BytesIO(base64.b64decode(base64_str)))
img.show()
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以上代码将在动态会话中天生并返回图片，同时通过本地 PIL 库显示效果。
3.5 集成到智能代理
通过 LangChain 的动态会话工具，我们可以将其集成到智能代理中，增强交互逻辑。
from langchain import hub
from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
agent_prompt = hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent")
agent = create_tool_calling_agent(llm, [tool], agent_prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=[tool], verbose=True)
# 执行复杂指令
response = agent_executor.invoke(
{"input": "Calculate sin(pi). If negative, generate a random number in [0, 5]."}
)
print(response)
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4. 应用场景分析
数据安全实行
：动态会话提供隔离环境，恰当运行不可信代码或敏感分析任务。
自动化交互
：集成智能代理工具后，可轻松处理惩罚复杂指令，恰当企业级应用。
数据科学
：内置流行数据与机器学习库，提拔分析服从。
5. 实践建议
安全优先
：确保为动态会话分配最小权限的身份验证凭据。
性能优化
：优化代码逻辑，以淘汰沙盒资源消耗。
日志监控
：记录每次会话的实行过程，用于审计和调试。
如果碰到标题接待在品评区交流。
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