好的，我們來詳細說明如何在 Docker 環(huán)境中部署 n8n 工作流自動化工具，并確保支持 Code in Python (Native) 節(jié)點。

一、使用 Docker 部署 n8n

n8n 官方提供了 Docker 鏡像，部署非常方便。以下是兩種常見的部署方式：

方法 1: 直接運行容器

這是最簡單快捷的方式。

docker run -d \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -e N8N_BASIC_AUTH_USER=<你的用戶名> \
  -e N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=<你的強密碼> \
  -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

參數(shù)解釋：

• -p 5678:5678: 將容器內的 5678 端口（n8n 默認端口）映射到宿主機的 5678 端口。你可以根據(jù)需要修改宿主機端口（如 -p 8080:5678）。
• -e N8N_BASIC_AUTH_USER 和 -e N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD: 強烈建議設置，用于 Web UI 的基礎認證（用戶名/密碼）。請?zhí)鎿Q <你的用戶名> 和 <你的強密碼>。
• -v ~/.n8n:/home/node/.n8n: 將容器內存儲 n8n 配置、工作流、憑證等數(shù)據(jù)的目錄持久化掛載到宿主機的 ~/.n8n 目錄。這樣即使容器重啟或刪除，數(shù)據(jù)也不會丟失。你可以根據(jù)需要修改宿主機路徑（如 /path/to/n8n/data:/home/node/.n8n）。
• n8nio/n8n: 使用的官方鏡像名稱。

方法 2: 使用docker-compose(推薦)

使用 docker-compose.yml 文件管理更清晰，也方便后續(xù)擴展。

創(chuàng)建一個 docker-compose.yml 文件：

version: '3.8'
services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n
    container_name: n8n
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      - N8N_BASIC_AUTH_USER=<你的用戶名>
      - N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=<你的強密碼>
      # 可選：設置時區(qū) (例如 Asia/Shanghai)
      - TZ=Asia/Shanghai
      # 可選：禁用生產(chǎn)環(huán)境下的用戶管理（僅用于本地開發(fā)/測試）
      # - N8N_DISABLE_PRODUCTION_MAIN_PROCESS=nginx
    volumes:
      - ./data:/home/node/.n8n

• 同樣，請?zhí)鎿Q <你的用戶名> 和 <你的強密碼>。
• 將文件保存在一個目錄（例如 n8n-docker），然后在該目錄下運行：

docker-compose up -d

訪問 n8n： 部署完成后，打開瀏覽器訪問 http://<你的宿主機IP或域名>:5678 (例如 http://localhost:5678)，輸入設置的用戶名和密碼即可登錄 n8n Web UI。

二、支持Code in Python (Native)節(jié)點

Code in Python (Native) 節(jié)點允許你在 n8n 工作流中直接運行 Python 3 代碼。要使其正常工作，必須在運行 n8n 的容器內安裝所需的 Python 依賴。

步驟

進入 n8n 容器：

docker exec -it n8n /bin/bash

(如果使用 docker-compose 且服務名是 n8n，則用 docker-compose exec n8n /bin/bash)

安裝 Python 依賴： 容器內已經(jīng)預裝了 Python 3 (通常是 3.8 或更高版本，具體取決于 n8n 鏡像版本)。使用 pip 安裝你需要的包。例如，安裝常用的 requests 和 pandas：

pip install requests pandas

請根據(jù)你的工作流需求安裝必要的包。

驗證安裝： 你可以嘗試在容器內運行一個簡單的 Python 命令檢查包是否可用：

python -c "import requests; print(requests.__version__)"

退出容器：

exit

重要提示

• Python 版本： n8n 的 Code in Python (Native) 節(jié)點需要 Python 3.8 或更高版本。官方 Docker 鏡像通常會包含兼容的版本。
• 容器重啟： 由于容器是無狀態(tài)的，通過 docker exec 安裝的包在容器重啟后會丟失。有幾種解決方法：
  • (推薦) 構建自定義鏡像： 創(chuàng)建一個 Dockerfile 基于 n8nio/n8n，并在其中使用 RUN pip install ... 命令安裝你的依賴。然后使用這個自定義鏡像來運行容器或更新 docker-compose.yml。
  • 持久化 Python 環(huán)境 (高級)： 可以將容器內的 Python 包安裝路徑（例如 /usr/local/lib/python3.8/site-packages）掛載到一個數(shù)據(jù)卷。但這需要確保宿主機路徑上的包架構與容器內 Python 環(huán)境兼容，操作較復雜且有風險，通常不推薦。
  • 啟動腳本： 在 docker-compose.yml 的 entrypoint 或 command 覆蓋中添加一個啟動腳本，該腳本在 n8n 啟動前檢查并安裝依賴。這需要編寫額外的腳本邏輯。
• 依賴管理： 對于復雜的項目，建議在容器內使用 requirements.txt 文件并通過 pip install -r requirements.txt 來管理依賴。

三、驗證 Python 節(jié)點可用性

1. 在 n8n Web UI 中創(chuàng)建一個新的工作流。
2. 添加一個 Code 節(jié)點（在節(jié)點庫搜索 "code"）。
3. 選擇 Code in Python (Native) 作為模式。
4. 在代碼編輯框中輸入簡單的測試代碼，例如：

   import requests
   print("Python is working!")
   print(f"Requests version: {requests.__version__}")
   return [{"output": "Success!"}]
   

5. 執(zhí)行該節(jié)點。如果配置正確，你應該能看到輸出日志打印信息并成功返回結果。

通過以上步驟，你應該能夠在 Docker 中成功部署 n8n 并配置好 Code in Python (Native) 節(jié)點的運行環(huán)境。

到此這篇關于Docker環(huán)境中部署n8n支持Python節(jié)點(兩種部署方式)的文章就介紹到這了,更多相關Docker部署n8n內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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