还在为 n8n 的 JavaScript 语法头秃？Python 党终于等到这一天
兄弟们，我是 N8N大学 的主编。混迹于低代码圈子里，我太懂那种感觉了：看着 n8n 强大的可视化流，心里痒痒的，想写点复杂的逻辑，结果一看到要写 JavaScript，瞬间劝退。特别是对于 Python 开发者来说，习惯了 Pandas 的数据处理、Requests 的便捷请求，再去适应 JS 的 Promise 和回调地狱，简直是一种折磨。
好消息是，n8n 官方终于听到了我们的呼声！从 1.39.0 版本开始，n8n 引入了原生的 Python 支持。这意味着你可以在熟悉的 Python 环境里直接写脚本，处理数据，调用库。今天，笔者就手把手带你打通这“任督二脉”，让你在 n8n 里也能写出优雅的 Python 代码。
准备工作：先磨刀，再砍柴
在开始之前，咱们得确认一下“装备”。虽然 n8n 原生支持 Python，但默认情况下，它可能只携带了最基础的 Python 环境。
- n8n 版本： 确保你的 n8n 版本在
1.39.0以上。如果版本过低，你连 Python 节点都找不着。 - 环境权限： 如果你是用 Docker 部署的 n8n，通常没问题。但如果你需要安装第三方 Python 库（比如
numpy或pandas），你需要确保 n8n 容器有网络权限，并且你拥有执行pip install的权限。 - 一颗愿意折腾的心： 这里的“折腾”不是指复杂的配置，而是指适应新的工作流逻辑。
核心实操：三步开启 Python 之旅
很多教程讲得云里雾里，笔者直接给你最简路径。跟着做，不出意外的话，五分钟内你就能跑通第一个 Python 脚本。
第一步：找到传说中的 Python 节点
打开你的 n8n 工作流编辑器，点击加号添加节点。在搜索框里输入 Python。你会看到一个图标带有 Python 字样的节点，全名叫做 Python（有时在 Code 分类下）。把它拖拽到画布上。
这个节点就是你的主战场。它和传统的 JS 节点不同，它提供了一个专门的 Python 代码编辑器。
第二步：编写你的第一行 Python 代码
双击打开 Python 节点。你会看到代码输入框。n8n 的 Python 节点非常智能，它会自动处理输入和输出。
在 n8n 中，输入数据通过 items 变量传入，而输出数据则需要赋值给 items 变量。来看个简单的例子：
# 这里的代码是纯 Python
# n8n 会自动把上个节点的数据转为 Python 的列表
import json
# 假设上个节点传过来的数据是 [{"json": {"name": "n8n大学"}}]
# 我们可以通过 items 访问
for item in items:
# 获取输入的 name
name = item['json']['name']
# 做点处理
greeting = f"你好, {name}！Python 运行正常。"
# 更新 item 的 json 部分
item['json']['message'] = greeting
# 必须返回 items，这样 n8n 才知道怎么往下传
# 注意：一定要把处理后的 items 返回
items
点击运行节点，你就能在右侧看到处理后的结果。是不是比 JS 那堆 $json 爽快多了？
第三步：处理复杂数据与依赖
既然是 Python，怎么能少了 pandas 或者 requests？如果你需要在 n8n 里爬个虫或者做个数据分析，普通的 Python 节点可能因为缺少库而报错。
如何安装第三方库？
如果你是通过 Docker 部署的，你需要进入容器内部执行安装命令：
- 进入容器：
docker exec -it n8n /bin/bash - 更新 pip 并安装库：
pip install pandas requests
安装完成后，你就可以在 Python 节点里直接 import pandas as pd 了。这才是真正的“生产力工具”！
避坑指南：笔者踩过的雷，你别踩
虽然功能很香，但毕竟是新功能，实操中还是有几个坑需要注意。这里分享两个最典型的：
1. 输入数据的格式转换问题
n8n 的数据结构是 {json: {...}, pairedItem: ...}。在 Python 里，这直接对应字典。但如果你从 JS 节点切过来，可能会搞混数据层级。建议在 Python 节点开头先用 print(items) 调试一下，看清楚数据结构再动手处理。
2. 环境残留导致的报错
如果你在 Docker 里反复修改 Python 版本或安装库，有时候 n8n 会缓存旧的环境。如果遇到莫名其妙的 ModuleNotFoundError，尝试重启 n8n 容器，或者检查你当前进入的容器 Shell 是不是挂载了错误的 Python 路径。记住，docker exec 进去的环境要和 n8n 运行的环境一致。
FAQ：关于 n8n Python 支持的常见疑问
Q1: n8n 的 Python 节点是完全独立的沙盒环境吗？
A: 是的。它运行在一个独立的子进程或容器环境中，与 n8n 的主 Node.js 进程隔离。这意味着你不能在 Python 里直接调用 n8n 的 Node.js API，数据传递仅限于 JSON 格式。
Q2: 我可以在 Python 节点里使用 async/await 吗？
A: 目前 Python 节点在 n8n 中是同步执行的。虽然 Python 本身支持异步，但 n8n 的执行模型是基于同步的 IO 操作。如果需要并发请求，建议在节点内部使用多线程库（如 threading），或者将任务拆分成多个并行的 n8n 节点。
Q3: 既然有了 Python 节点，我还需要 JavaScript 节点吗？
A: 看场景。如果你的生态主要围绕 Node.js 插件，或者需要操作 n8n 的特定 API 对象，JS 节点依然是首选。但如果是做数据清洗、调用 Python SDK、或者进行复杂的数学计算，Python 节点绝对是你的不二之选。
总结与资源
Python 节点的加入，让 n8n 从一个单纯的自动化工具，进化成了一个具备专业级数据处理能力的混合平台。对于 Python 党来说，这绝对是今年最值得兴奋的更新。
如果你在安装或使用过程中遇到了其他奇怪的报错，欢迎在 N8N大学 的社区留言。记住，技术是用来服务生活的，不要让语法成为你自动化的绊脚石。
相关资源推荐：
- n8n 官方 Python 节点文档：建议阅读最新版 API
- N8N大学 GitHub 仓库：我们会持续更新 Python 脚本示例
