> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.gidr.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # REPLノード > ワークフロー内で直接Pythonコードを実行します。 **REPL**（Read-Eval-Print Loop）ノードを使用すると、AIワークフローの一部としてカスタムコードスニペットを実行できます。これは、標準ノードではカバーされないデータ変換、計算、またはカスタムロジックに強力です。 ワークフロー内のREPLノード ## 概要 REPLノードは次の場合に使用します： * ノード間でデータを変換またはフォーマットする * 数学的計算を実行する * 文字列を解析または操作する * カスタムビジネスロジックを実装する * API応答を構造化形式に処理する ## 設定 REPL設定 ### 基本設定 * **タイトル**: ノードのわかりやすい名前（例：「合計の計算」、「応答のフォーマット」）。 * **説明**: 将来の参照用にコードの動作を記録します。 ## ランタイム環境 REPLノードは、安全なサンドボックス環境で実行されます。以下は、サポートされている関数、ライブラリ、および特定の制限事項です。 ### コア要件 * **必須のメイン関数**: コードには `def main():` 関数を含める必要があります。 * **保護された反復**: `for` および `while` ループはサポートされていますが、無限実行を防ぐために監視されています。 ### 入力コード Pythonスクリプトを記述するコードエディタです。コードからは以下を利用できます： * **ワークフロー変数**: `{{variable_name}}` 構文を使用して、前のノードからの変数にアクセスします。 * **組み込み関数**: データ処理用の標準Pythonライブラリ。 ### 入力と出力 * **入力変数セレクター**: 前のノードからの特定の変数をマップして、コードで使用します。 * **出力**: ノードは、出力ハンドルを介してコード実行の結果を下流ノードに渡します。 **例**: JSON応答を解析し、特定のフィールドを抽出します： ```python theme={null} import json data = json.loads({{api_response}}) result = data.get('items', [])[:5] # 最初の5項目を取得 ``` ### 組み込み関数 データ操作には標準のPython組み込み関数を使用できます： * **コレクションヘルパー**: `list`, `dict`, `tuple`, `set`, `enumerate`, `reversed` * **数学と論理**: `max`, `min`, `sum`, `abs`, `all`, `any` * **ユーティリティ**: `type` ### サポートされているライブラリ 以下の標準ライブラリはプリインストールされており、安全にインポートできます： * **データとフォーマット**: `json`, `xml`, `base64`, `pandas` * **ネットワーキング**: `requests` * **時間と日付**: `datetime`, `time` * **ユーティリティ**: `re` (正規表現), `hashlib`, `hmac`, `secrets`, `typing` * **データベース**: `sqlalchemy`, `sqlalchemy.orm`, `psycopg2` ### GCS ヘルパー関数 組み込みの Google Cloud Storage（GCS）ヘルパー関数を使用すると、現在のGIDR用ストレージバケット内のファイルを読み取り、書き込み、一覧表示、削除できます。これらの関数は実行時にサンドボックスへ注入されるため、インポートは不要です。 各GIDRには専用で分離された Google Cloud Storage バケットがあります。パスはそのGIDRのルート（`gidr/files/{gidr_id}/`）からの相対パスです。たとえば `reports/2026/july.csv` のように、サブフォルダへファイルを書き込めます。 あるGIDRが書き込んだファイルには、他のGIDRからアクセスできません。`../other-gidr/file.txt` のようなパストラバーサルはブロックされます。 #### `gidr_write_gcs` コンテンツをGCSのファイルへアップロードします。ファイルが存在しない場合は作成し、存在する場合は上書きします。 ```python theme={null} gidr_write_gcs(path, content, content_type='application/octet-stream') ``` | パラメータ | 型 | 必須 | 説明 | | -------------- | ----------------- | --- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- | | `path` | `str` | はい | `reports/july.csv` など、GIDRルートからの相対ファイルパス。 | | `content` | `str` または `bytes` | はい | アップロードするファイルの内容。 | | `content_type` | `str` | いいえ | MIMEタイプ。デフォルトは `application/octet-stream`。`text/plain`、`text/csv`、`application/json` などを使用します。 | **戻り値:** `{"status": 200, "path": "reports/july.csv"}` **例外:** パスが空または無効な場合は `ValueError`。GCSへのアップロードに失敗した場合は `RuntimeError`。 ```python theme={null} def main(): result = gidr_write_gcs( 'reports/july.csv', 'date,value\n2026-07-01,100', content_type='text/csv' ) return result ``` #### `gidr_read_gcs` GCSからファイルの内容をダウンロードします。 ```python theme={null} gidr_read_gcs(path) ``` | パラメータ | 型 | 必須 | 説明 | | ------ | ----- | -- | ------------------- | | `path` | `str` | はい | GIDRルートからの相対ファイルパス。 | **戻り値:** ファイルの内容を文字列として返します。 **例外:** パスが空または無効な場合は `ValueError`。ファイルが存在しない場合は `RuntimeError`（404）。 ```python theme={null} def main(): content = gidr_read_gcs('reports/july.csv') return content ``` #### `gidr_delete_gcs` GCSからファイルを削除します。 ```python theme={null} gidr_delete_gcs(path) ``` | パラメータ | 型 | 必須 | 説明 | | ------ | ----- | -- | ------------------- | | `path` | `str` | はい | GIDRルートからの相対ファイルパス。 | **戻り値:** `{"status": 204, "path": "reports/july.csv"}` **例外:** パスが空または無効な場合は `ValueError`。GCSからの削除に失敗した場合は `RuntimeError`。 ```python theme={null} def main(): result = gidr_delete_gcs('reports/july.csv') return result ``` #### `gidr_list_gcs` 指定したパス配下のすべてのファイルを一覧表示します。デフォルトではGIDRルートフォルダ内のすべてのファイルを一覧表示します。 ```python theme={null} gidr_list_gcs(path='', max_results=1000) ``` | パラメータ | 型 | 必須 | 説明 | | ------------- | ----- | --- | ----------------------------------------------- | | `path` | `str` | いいえ | `reports/` など、一覧表示するサブフォルダ。デフォルトはGIDRルートです。 | | `max_results` | `int` | いいえ | 返すファイルの最大数。デフォルトは `1000` で、結果は自動的にページネーションされます。 | **戻り値:** GIDRルートからの相対ファイルパスのリスト。 ```python theme={null} # すべてのファイルを一覧表示 def main(): return gidr_list_gcs() ``` ```python theme={null} # サブフォルダ内のファイルのみを一覧表示 def main(): return gidr_list_gcs('reports/') ``` `gidr_list_gcs` と `gidr_read_gcs` を組み合わせて、複数のファイルを処理できます。 ```python theme={null} def main(): files = gidr_list_gcs('reports/') results = {} for file_path in files: results[file_path] = gidr_read_gcs(file_path) return results ``` ### データベース（DB）ユーティリティ関数 これらの組み込み関数を使用すると、GIDRのデータベースインスタンスにアクセスしてテーブルを作成できます。接続情報は実行時に注入されるため、データベース設定は不要です。 | 関数 | シグネチャ | 戻り値 | | -------------- | ----------------------------------------------------- | ---------------------------- | | `gidr_get_db` | `gidr_get_db() -> Generator[Session, None, None]` | SQLAlchemy `Session` ジェネレータ。 | | `create_table` | `create_table(table_name, columns, primary_key=None)` | `None` | #### `gidr_get_db` GIDRのデータベースインスタンスに接続されたSQLAlchemy `Session` を生成します。ジェネレータが使い尽くされると、セッションは自動的に閉じられます。 接続をプールへ戻すため、必ず `finally` ブロックで `db_gen.close()` を呼び出してください。`session.close()` を直接呼び出さず、ジェネレータにクリーンアップを任せてください。 セッションは `autocommit=False` を使用するため、書き込み後は明示的に `session.commit()` を呼び出します。SQLAlchemyの `text()` はグローバルスコープにあらかじめインポートされているため、インポートは不要です。 **例: 行を読み取る** ```python theme={null} import datetime def _json_safe(value): if value is None or isinstance(value, (str, int, float, bool)): return value if isinstance(value, (datetime.date, datetime.datetime)): return value.isoformat() if isinstance(value, bytes): return value.decode("utf-8", errors="replace") return str(value) def main(): db_gen = gidr_get_db() session = next(db_gen) try: rows = session.execute( text('SELECT * FROM "Sample_database_file" LIMIT 10') ).fetchall() return { "orders": [ {key: _json_safe(value) for key, value in row._mapping.items()} for row in rows ] } finally: db_gen.close() ``` **例: 行を挿入する** ```python theme={null} def main(): product_name = global_variables.get("product_name") price = global_variables.get("price") db_gen = gidr_get_db() session = next(db_gen) try: session.execute( text("INSERT INTO products (name, price) VALUES (:name, :price)"), {"name": product_name, "price": price} ) session.commit() finally: db_gen.close() return {"status": "inserted"} ``` #### `create_table` GIDRのデータベースインスタンスにテーブルを作成し、SQL Agentへ登録します。これにより、後続のワークフローステップでテーブルをクエリできます。 すべてのテーブルには、`row_id BIGINT` のID列が自動生成されます。定義する必要はありません。 ```python theme={null} create_table(table_name, columns, primary_key=None) ``` | パラメータ | 型 | 必須 | 説明 | | ------------- | ---------------- | --- | --------------------------------- | | `table_name` | `str` | はい | 新しいテーブルの名前。 | | `columns` | `dict[str, str]` | はい | `{column_name: sql_type}` のマッピング。 | | `primary_key` | `str` | いいえ | 主キーとして指定する列の名前。 | **サポートされるSQL型** | 型 | 用途 | | ------------ | ------------------- | | `TEXT` | 文字列および自由形式のテキスト。 | | `VARCHAR(n)` | 最大長を指定したテキスト。 | | `INTEGER` | 整数。 | | `BIGINT` | 大きな整数。 | | `FLOAT` | 小数。 | | `BOOLEAN` | 真偽値。 | | `DATE` | `YYYY-MM-DD` 形式の日付。 | | `TIMESTAMP` | 日付と時刻の値。 | | `JSONB` | JSONオブジェクト。 | **例: 基本的なテーブル** ```python theme={null} def main(): create_table( "customers", { "name": "TEXT", "email": "VARCHAR(255)", "age": "INTEGER" } ) return {"status": "table created"} ``` **例: 主キーを持つテーブル** ```python theme={null} def main(): create_table( "products", { "product_code": "VARCHAR(50)", "product_name": "TEXT", "price": "FLOAT", "in_stock": "BOOLEAN" }, primary_key="product_code" ) return {"status": "ok"} ``` `create_table` は、`gidr_get_db` が返すセッションを使用してテーブルを作成し、DDLをコミットしてスキーマをJSONとしてシリアライズし、`ai_services.public.sql_agent_user_tables_map` にレコードを挿入します。これにより、SQL Agentは後続のワークフローステップで新しいテーブルを検出してクエリできます。 * 既に存在する名前でテーブルを作成するとエラーになります。一意の名前を使用するか、先に既存のテーブルを削除してください。 * 列の型には、`string` ではなく `TEXT` のような有効なSQL型文字列を指定する必要があります。 * `primary_key` を指定する場合、その列は `columns` にも含まれている必要があります。 * 新しいテーブルは0行の状態で作成されます。 ### セキュリティ制限 プラットフォームの安定性を確保するために、以下は **ブロック** されています： * **ファイルシステム**: ファイルI/O操作なし（例：`open()`）。 * **システムアクセス**: 許可リスト外のOS/システム関数または任意のインポートなし。 コード実行にはリソース制限とタイムアウトがあります。無限ループやメモリ集約的な操作は避けてください。