Autogen_core: test_code_executor.py
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- 代码
- 代码解释
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:
-
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data1
和data2
,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。
- 定义了一个名为
-
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。
- 使用
-
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。
- 使用
-
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。
-
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
。
- 定义了一个名为
-
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。
- 类似于之前的步骤,将
-
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
相关文章:
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