代码沙箱快速入门 源码级讲解
概述
这是 CubeSandbox 最基础、最核心的案例：创建沙箱 → 运行代码 → 销毁。看起来简单，但它串联了完整的控制面和数据面链路，是理解整个系统的起点。
全局架构
源码解析：create.py — 创建沙箱
python
with Sandbox.create(template=template_id) as sandbox:
info = sandbox.get_info()
print("sandbox info %s" % info)Sandbox.create() 内部调用链
关键数据流：控制面 vs 数据面
| 面 | 说明 | 链路 |
|---|---|---|
| 控制面 | 生命周期管理（创建/销毁） | SDK → CubeAPI → CubeMaster → Cubelet |
| 数据面 | 代码执行与数据交互 | SDK → CubeProxy → envd |
源码解析：exec_code.py — 运行代码
python
with Sandbox.create(template=template_id) as sandbox:
print(sandbox.run_code(python_code, on_stdout=lambda data: print(data)))run_code() 执行流程
envd：沙箱里的"执行引擎"
envd 是运行在 VM 内部的 gRPC 服务，由 cube-agent 拉起。它负责：
| 能力 | 说明 |
|---|---|
run_code | 在 Python 环境中执行代码 |
commands.run | 执行任意 Shell 命令 |
files.read/write | 读写沙箱内文件 |
/health | readiness probe |
源码解析：cmd.py — Shell 命令执行
python
sandbox.commands.run("ls -la")与 run_code 的区别：
| 方法 | 执行环境 | 适用场景 |
|---|---|---|
run_code() | Python 环境 | 数据分析、科学计算 |
commands.run() | Shell 环境 | 系统命令、脚本执行 |
with 语句的隐含生命周期
python
with Sandbox.create(template=template_id) as sandbox:
# 沙箱运行中
pass
# 离开 with 块 → 自动调用 sandbox.kill()阅读建议
- 先读
create.py— 理解控制面完整链路 - 再读
exec_code.py— 理解数据面代码执行 - 最后读
cmd.py— 理解 Shell 命令与文件操作
源码参考：create.py | exec_code.py | cmd.py