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本文通过一个案例来学习下如何让 LangChain 写代码并自动执行输出结果。
本文案例来自：https://python.langchain.com/docs/expression_language/cookbook/code_writing
0. 完整代码
先来跑通demo代码
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import(
ChatPromptTemplate,)from langchain_experimental.utilities import PythonREPL
from langchain_openai import ChatOpenAI
template ="""Write some python code to solve the user's problem.
Return only python code in Markdown format, e.g.:
```python
....
```"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", template),("human","{input}")])
model = ChatOpenAI()def_sanitize_output(text:str):
_, after = text.split("```python")return after.split("```")[0]
chain = prompt | model | StrOutputParser()| _sanitize_output | PythonREPL().run
result = chain.invoke({"input":"whats 2 plus 2"})print(result)
执行结果：
1. 代码学习
这段代码实现的功能：当接收到用户提问时，通过调用大模型来写Python代码，通过执行Python代码输出Python代码的运行结果。上面的demo中，用户提问2+2等于几，Python程序执行结果为4。
案例很简单，但也有值得学习的地方。
（1）首先是前面的传统chain部分，
prompt | model | StrOutputParser
就是将用户提问和系统设定的Prompt给到大模型，然后大模型输出结果，通过
StrOutputParser
将结果转换成字符串格式。
StrOutputParser
的作用：将大模型的输出转换成字符串格式。如果是LLM的返回，保持原样（LLM的返回本来就是字符串），如果是ChatModel的返回，它会输出
.content
中的信息作为结果字符串。
这里面可以重点关注下给系统设定的Prompt：限定了只输出Python代码，并且用Markdown的形式，并且还给了输出格式的例子。最大限度地保证大模型输出地Python代码是可以运行的。
template ="""Write some python code to solve the user's problem.
Return only python code in Markdown format, e.g.:
```python
....
```"""
（2）
_sanitize_output
函数，将大模型输出的Markdown格式的Python代码提取出来，其实这里就是去掉前面的 “python” 和后面的 “”。所以，前面的Prompt就显得至关重要了，一定将输出格式限制死了，有一点不对就会提取Python代码出错。
（3）
PythonREPL().run
，从代码中也能猜出它就是用来在内部运行 Python 程序的，它是LangChain封装的一个用来执行Python代码的类。
run
函数的几个注意点：
- 参数为完整的要执行的Python代码
- 其返回结果为 Python 代码中通过
print函数打印的内容，如下示例代码，print(1+1)，才能返回2。
from langchain_experimental.utilities import PythonREPL
python_repl =PythonREPL()
python_repl.run("print(1+1)") # 有返回值，2
python_repl.run("print(1+1)") # 无返回值，空的
本文中demo程序生成的Python代码，有使用
print
：
看下PythonREPL的源码，原理很简单，就是调用了一下
exec
函数执行代码，然后将标准输出中的内容放到队列中。执行完之后
return queue.get()
，将标准输出内容作为结果返回。
所以从源码也可以知道，它不止会返回
print
打印出来的内容，任何输出到标准输出中的信息它都会返回，例如程序报错、警告等。
本文到这里就结束了。通过本文，我们主要是学习了如何让大模型写Python程序并自动执行。其实最大的收获就是知道了有
PythonREPL
这么个东西，更深一点知道了
PythonREPL
的运行原理，后面即使不用LangChain，也能自己写一段类似的功能。
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