n8n 2.x 自托管部署：Task Runners 原生 Python 支持

⚠️ token 必须一致，否则 Code Node 无法执行

4️⃣ 启动

docker compose up -d

浏览器访问：

http://localhost:5678

四、在 Code Node 中使用 Python（验证）

1️⃣ 新建 Workflow → 添加 Code 节点

2️⃣ Language 选择：

👉 Python (Native) （如果你看不到 Python，说明 Runner 没连上）

3️⃣ 示例 Python 代码（100% 可跑）

items = []
for item in _items:
    value = item["json"].get("value", 0)
    items.append({
        "json": {
            "original": value,
            "result": value * 2
        }
    })
return items

4️⃣ 输入示例（Set Node）

{
  "value": 10
}

5️⃣ 输出结果

{
  "original": 10,
  "result": 20
}

✔️ 这是原生 Python，不是 Pyodide，不是 CLI

五、Python Code Node 的重要规则（必须知道）

1️⃣ 可用变量

❌ 不支持 $json.xxx
❌ 不支持 JS 写法

2️⃣ Python 标准库

• 支持大多数 标准库
• ❌ 默认 不带第三方库（pandas / numpy）

六、如何支持第三方 Python 库（进阶）

方式：自定义 Runner 镜像（官方推荐）

1️⃣ Dockerfile

FROM n8nio/runners:latest
RUN pip install pandas numpy

2️⃣ 构建

docker build -t n8n-runner-python:latest .

3️⃣ compose 中替换

n8n-runner:
  image: n8n-runner-python:latest

七、常见问题（90% 卡在这里）

❌ 看不到 Python 选项

• Runner 没启动
• Token 不一致
• N8N_RUNNERS_MODE 不是 external

❌ 报 No runner available

• runner 容器未连上
• 防火墙 / 网络问题

❌ pandas / numpy import error

• runner 镜像没装库
• 不支持运行时 pip install

八、你现在到底'能做到什么程度'

你现在已经可以：

• ✅ 在 Code Node 直接写 Python
• ✅ 不用 HTTP
• ✅ 不用 Execute Command
• ✅ 不污染 n8n 主容器
• ✅ 官方支持、可升级

但仍要注意：

• ❌ 不适合长时间任务
• ❌ 不适合重 ML / GPU
• ❌ Runner 是'受控执行环境'

九、给你的真实建议（结合你的使用深度）

• 轻数据处理 / Schema / 逻辑判断 → Python Code Node ✅
• pandas / AI / 批处理 → Python Service + HTTP
• 大规模 AI / 向量 / GPU → 完全独立服务