千问ai代码解释器不提供真实执行环境，仅模拟python 3.9语法推演与逻辑预测，支持基础运算和变量延续，但不调用系统功能、不加载第三方库、无交互输入能力，错误提示简化且无调试功能。
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如果您在使用千问AI生成代码后，希望直接运行以验证其功能，则需要明确该代码是否依赖外部环境或特定解释器。以下是针对千问AI代码解释器功能的实测分析步骤：
一、代码解释器是否启用本地执行环境
千问AI本身不提供持久化、隔离式沙箱运行环境，其“代码解释器”功能实际为模拟执行与语法校验结合的推理过程，并非真实操作系统级执行。该功能可解析Python等语言的逻辑结构、变量推演和输出预测，但不会调用系统命令或读写本地文件。
1、输入一段含print语句的Python代码，例如print(2 + 3 * 4)。
2、观察返回结果是否为数值14而非报错或占位符。
3、尝试输入import os; print(os.getcwd())，确认是否返回路径字符串或提示模块不可用。
4、提交含open("test.txt", "w")的代码，检查是否生成文件或仅返回语法通过提示。
二、支持语言范围与语法兼容性限制
当前代码解释器主要覆盖Python 3.9标准库子集，对NumPy、Pandas等第三方库调用仅作符号推导，不加载实际包。部分语法如类型注解、match-case（Python 3.10+）可能被跳过解析或触发告警。
1、输入带类型提示的函数定义：def add(a: int, b: int) -> int: return a + b。
2、调用该函数并传入字符串参数：add("1", "2")，观察是否报类型错误或静默拼接。
3、输入使用match语句的代码块，确认是否被识别为有效语法。
4、尝试import matplotlib.pyplot as plt，查看响应是否为ModuleNotFoundError提示或忽略导入。
三、输入输出交互能力边界测试
代码解释器支持单次会话内的变量状态延续，但不维护跨轮次上下文。输入中若含input()调用，将无法接收人工键入，系统默认返回空字符串或抛出EOFError。
1、提交代码：name = input("Enter name: "); print(f"Hello {name}")。
2、检查输出是否包含提示文本及后续格式化结果，或中断于等待输入阶段。
3、连续两次发送赋值语句：x = 10与print(x * 2)，验证变量x是否在第二条中可用。
4、在同一次响应中插入多段独立代码块，确认各块间变量是否隔离。
四、数值计算与数据结构推演准确性验证
对于纯内存操作的数学运算、列表推导、字典构建等，解释器能准确模拟执行路径并输出预期结果；但涉及浮点精度累积、大整数幂运算或递归深度超限时，可能返回近似值或截断提示。
1、运行[i**2 for i in range(5)]，核对输出是否为[0, 1, 4, 9, 16]。
2、执行0.1 + 0.2 == 0.3，观察返回布尔值是否为False。
3、输入2 ** 1000，确认结果是否完整显示千位以上整数或以科学计数法缩略。
4、编写递归阶乘函数并调用factorial(1000)，检查是否触发栈溢出警告或给出结果。
五、错误定位与调试信息反馈质量评估
当代码存在语法错误或运行时异常时，解释器会尝试定位错误行号并给出类Python traceback的简化提示，但不提供变量快照、堆栈跟踪或断点调试能力。
1、输入缺失冒号的if语句：if True print("ok")。
2、运行int("abc")，确认错误类型是否标注为ValueError且指向具体位置。
3、提交未定义变量引用：print(undefined_var)，查看提示是否明确为NameError。
4、在列表索引越界处触发[1,2][5]，检查错误消息是否包含索引值与长度对比说明。
