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Autogen_core: test_code_executor.py

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代码

import textwrapimport pytest
from autogen_core.code_executor import (Alias,FunctionWithRequirements,FunctionWithRequirementsStr,ImportFromModule,
)
from autogen_core.code_executor._func_with_reqs import build_python_functions_file
from pandas import DataFrame, concatdef template_function() -> DataFrame:  # type: ignoredata1 = {"name": ["John", "Anna"],"location": ["New York", "Paris"],"age": [24, 13],}data2 = {"name": ["Peter", "Linda"],"location": ["Berlin", "London"],"age": [53, 33],}df1 = DataFrame.from_dict(data1)  # type: ignoredf2 = DataFrame.from_dict(data2)  # type: ignorereturn concat([df1, df2])  # type: ignorefunction = FunctionWithRequirements.from_callable(  # type: ignoretemplate_function,["pandas"],[ImportFromModule("pandas", ["DataFrame", "concat"])],)function
FunctionWithRequirements(func=<function template_function at 0x000002ACEFA96FC0>, python_packages=['pandas'], global_imports=[ImportFromModule(module='pandas', imports=('DataFrame', 'concat'))])
functions_module = build_python_functions_file([function])
functions_module 
'from pandas import DataFrame, concat\n\ndef template_function() -> DataFrame:  # type: ignore\n    data1 = {\n        "name": ["John", "Anna"],\n        "location": ["New York", "Paris"],\n        "age": [24, 13],\n    }\n    data2 = {\n        "name": ["Peter", "Linda"],\n        "location": ["Berlin", "London"],\n        "age": [53, 33],\n    }\n    df1 = DataFrame.from_dict(data1)  # type: ignore\n    df2 = DataFrame.from_dict(data2)  # type: ignore\n    return concat([df1, df2])  # type: ignore\n\n\n'
assert "from pandas import DataFrame, concat" in functions_module
function2: FunctionWithRequirementsStr = FunctionWithRequirements.from_str(textwrap.dedent("""def template_function2():return pd.Series([1, 2])"""),"pandas",[Alias("pandas", "pd")],)function2
FunctionWithRequirementsStr(func='\ndef template_function2():\n    return pd.Series([1, 2])\n', compiled_func=<function template_function2 at 0x000002ACA0655A80>, _func_name='template_function2', python_packages='pandas', global_imports=[Alias(name='pandas', alias='pd')])
functions_module2 = build_python_functions_file([function2])
functions_module2
'import pandas as pd\n\n\ndef template_function2():\n    return pd.Series([1, 2])\n\n\n'
assert "import pandas as pd" in functions_module2

代码解释

上面的代码主要展示了如何使用 autogen_core 库中的 FunctionWithRequirements 类来定义和管理具有依赖项的 Python 函数,并将这些函数及其依赖项打包成一个可执行的 Python 模块。

代码分为几个部分:

  1. 定义模板函数

    • 定义了一个名为 template_function 的函数,它创建两个字典 data1data2,然后将这些字典转换为 pandas DataFrame 对象,并将它们合并成一个 DataFrame 对象返回。
  2. 创建 FunctionWithRequirements 对象

    • 使用 FunctionWithRequirements.from_callable 方法,将 template_function 函数及其依赖项(这里是 pandas 库)封装成一个 FunctionWithRequirements 对象。这个对象包含了函数代码、所需的 Python 包和所需的导入项。
  3. 生成 Python 函数文件

    • 使用 build_python_functions_file 函数,将 FunctionWithRequirements 对象转换成一个包含函数代码和必要导入语句的字符串。这个字符串可以被保存为一个 Python 文件,并作为独立模块运行。
  4. 断言检查

    • 通过断言确保生成的 Python 模块包含正确的导入语句。
  5. 定义第二个模板函数

    • 定义了一个名为 template_function2 的函数,它返回一个 pandas Series 对象。这个函数使用 FunctionWithRequirements.from_str 方法从字符串定义,并使用 pandas 别名 pd
  6. 生成第二个 Python 函数文件

    • 类似于之前的步骤,将 template_function2 函数及其依赖项打包成一个 Python 模块。
  7. 断言检查

    • 通过断言确保生成的第二个 Python 模块包含正确的导入语句。

总的来说,这段代码演示了如何使用 autogen_core 库来管理和打包具有依赖项的 Python 函数,以便它们可以在不同的环境中重用和执行。这可以用于自动化代码生成、模块化代码复用、简化函数部署等场景。

参考链接:
https://github.com/microsoft/autogen/blob/main/python/packages/autogen-core/tests/test_code_executor.py

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