python-executor

belt CLI スキルをインストール： npx skills add belt-sh/cli

Python コード実行環境

100 種類以上のライブラリがプリインストールされた、安全なサンドボックス環境で Python コードを実行します。

クイックスタート

inference.sh CLI（belt）が必要です。インストール手順

belt login

# Run Python code
belt app run infsh/python-executor --input '{
  "code": "import pandas as pd\nprint(pd.__version__)"
}'

アプリの詳細

プロパティ	値
アプリ ID	infsh/python-executor
環境	Python 3.10、CPU のみ
RAM	8GB（デフォルト）/ 16GB（high_memory）
タイムアウト	1～300 秒（デフォルト：30）

入力スキーマ

{
  "code": "print('Hello World!')",
  "timeout": 30,
  "capture_output": true,
  "working_dir": null
}

プリインストール済みライブラリ

ウェブスクレイピングと HTTP

• requests、httpx、aiohttp - HTTP クライアント
• beautifulsoup4、lxml - HTML/XML の解析
• selenium、playwright - ブラウザーの自動化
• scrapy - ウェブスクレイピング用フレームワーク

データ処理

• numpy、pandas、scipy - 数値計算
• matplotlib、seaborn、plotly - 可視化

画像処理

• pillow、opencv-python-headless - 画像の操作
• scikit-image、imageio - 画像アルゴリズム

動画と音声

• moviepy - 動画編集
• av（PyAV）、ffmpeg-python - 動画処理
• pydub - 音声の操作

3D 処理

• trimesh、open3d - 3D メッシュ処理
• numpy-stl、meshio、pyvista - 3D ファイル形式

ドキュメントとグラフィックス

• svgwrite、cairosvg - SVG の作成
• reportlab、pypdf2 - PDF の生成

使用例

ウェブスクレイピング

belt app run infsh/python-executor --input '{
  "code": "import requests\nfrom bs4 import BeautifulSoup\n\nresponse = requests.get(\"https://example.com\")\nsoup = BeautifulSoup(response.content, \"html.parser\")\nprint(soup.find(\"title\").text)"
}'

可視化を伴うデータ分析

belt app run infsh/python-executor --input '{
  "code": "import pandas as pd\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\ndata = {\"name\": [\"Alice\", \"Bob\"], \"sales\": [100, 150]}\ndf = pd.DataFrame(data)\n\nplt.bar(df[\"name\"], df[\"sales\"])\nplt.savefig(\"outputs/chart.png\")\nprint(\"Chart saved!\")"
}'

画像処理

belt app run infsh/python-executor --input '{
  "code": "from PIL import Image\nimport numpy as np\n\n# Create gradient image\narr = np.linspace(0, 255, 256*256, dtype=np.uint8).reshape(256, 256)\nimg = Image.fromarray(arr, mode=\"L\")\nimg.save(\"outputs/gradient.png\")\nprint(\"Image created!\")"
}'

動画の作成

belt app run infsh/python-executor --input '{
  "code": "from moviepy.editor import ColorClip, TextClip, CompositeVideoClip\n\nclip = ColorClip(size=(640, 480), color=(0, 100, 200), duration=3)\ntxt = TextClip(\"Hello!\", fontsize=70, color=\"white\").set_position(\"center\").set_duration(3)\nvideo = CompositeVideoClip([clip, txt])\nvideo.write_videofile(\"outputs/hello.mp4\", fps=24)\nprint(\"Video created!\")",
  "timeout": 120
}'

3D モデルの処理

belt app run infsh/python-executor --input '{
  "code": "import trimesh\n\nsphere = trimesh.creation.icosphere(subdivisions=3, radius=1.0)\nsphere.export(\"outputs/sphere.stl\")\nprint(f\"Created sphere with {len(sphere.vertices)} vertices\")"
}'

API 呼び出し

belt app run infsh/python-executor --input '{
  "code": "import requests\nimport json\n\nresponse = requests.get(\"https://api.github.com/users/octocat\")\ndata = response.json()\nprint(json.dumps(data, indent=2))"
}'

ファイル出力

outputs/ に保存されたファイルは自動的に返されます：

# These files will be in the response
plt.savefig('outputs/chart.png')
df.to_csv('outputs/data.csv')
video.write_videofile('outputs/video.mp4')
mesh.export('outputs/model.stl')

バリエーション

# Default (8GB RAM)
belt app run infsh/python-executor --input input.json

# High memory (16GB RAM) for large datasets
belt app run infsh/python-executor@high_memory --input input.json

使用例

• ウェブスクレイピング - ウェブサイトからデータを抽出
• データ分析 - データセットを処理し、可視化
• 画像操作 - 画像のサイズ変更、切り抜き、合成
• 動画の作成 - テキストオーバーレイ付きの動画を生成
• 3D 処理 - 3D モデルの読み込み、変換、エクスポート
• API 連携 - 外部 API の呼び出し
• PDF の生成 - レポートやドキュメントの作成
• 自動化 - あらゆる Python スクリプトの実行

重要な注意事項

• CPU のみ - GPU/ML ライブラリはありません（必要な場合は専用の AI アプリを使用してください）
• 安全な実行 - 分離されたサブプロセスで実行されます
• 非対話型 - plt.show() ではなく plt.savefig() を使用してください
• ファイル検出 - 出力ファイルは自動検出され、返されます

関連スキル

# AI image generation (for ML-based images)
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation

# AI video generation (for ML-based videos)
npx skills add inference-sh/skills@ai-video-generation

# LLM models (for text generation)
npx skills add inference-sh/skills@llm-models

ドキュメント

• アプリの実行 - CLI でアプリを実行する方法
• アプリコード - アプリの実行について
• サンドボックスでのコード実行 - エージェント向けの安全なコード実行