Skip to main content

python-repl

通过 exec 工具执行 Python 代码,用于计算、数据处理和分析。

ソース情報

リポジトリ
Tencent/WeSmartFlow
ソースの最終更新活動
2026年4月21日 13:04
検出された SKILL.md の言語
中国語
スター
1,059
フォーク
11

インストール方法

デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。

ソースファイルを確認

インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。

SKILL.md を表示中

SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー
name
python_repl
description
通过 exec 工具执行 Python 代码,用于计算、数据处理和分析。
requires
{"bins":["python3"]}
# Python REPL 当需要精确计算、数据处理或算法验证时,通过 `exec` 工具执行 Python 代码。 ## 何时使用 - 数学计算(尤其是估算不够准确的复杂计算) - 数据处理与统计分析 - 算法验证与原型开发 - 文本/数据格式转换 - 生成结构化输出 ## 示例 简单计算: ``` exec(command="python3 -c \"print(2 ** 100)\"") ``` 多行代码(写入临时文件再执行): ``` exec(command="python3 << 'EOF'\ndata = [85, 92, 78, 96, 88, 73, 91]\navg = sum(data) / len(data)\nprint(f'均值: {avg:.1f}, 最高: {max(data)}, 最低: {min(data)}')\nEOF") ``` 斐波那契数列: ``` exec(command="python3 -c \"\ndef fib(n):\n a, b = 0, 1\n for _ in range(n):\n a, b = b, a + b\n return a\nprint(fib(50))\n\"") ``` 执行已有的 Python 脚本: ``` exec(command="python3 scripts/analysis.py") ``` 安装依赖后执行: ``` exec(command="pip install pandas && python3 -c \"import pandas; print(pandas.__version__)\"") ``` ## 提示 - **务必用 `print()` 输出结果** — 只有 stdout 会被捕获。 - **复杂代码建议先写入文件**,再用 `exec(command="python3 script.py")` 执行,避免转义问题。 - **可以用 heredoc 语法**(`python3 << 'EOF' ... EOF`)执行多行代码。 - **复杂任务拆分为多次调用**,逐步验证每一步。 - **需要第三方库时**,先用 `exec(command="pip install xxx")` 安装。
GitHubで見る