Gemini Code Execution で詰まった3パターン — import エラー・タイムアウト・出力が空になるときの対処法

# ❌ これだとコードを書いてくれるが実行されない
import google.generativeai as genai
 
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
response = model.generate_content("Pythonで1から100の合計を計算して")
print(response.text)
# 出力: "Pythonで1から100の合計を計算するには、以下のコードを使います..."（実行結果なし）

# ✅ tools に code_execution を渡すと実行される
import google.generativeai as genai
 
model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-2.5-flash",
    tools="code_execution",  # これが必須
)
response = model.generate_content("Pythonで1から100の合計を計算して")
 
# レスポンスからコードと実行結果を取得する
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if hasattr(part, "executable_code"):
        print("=== 実行したコード ===")
        print(part.executable_code.code)
    elif hasattr(part, "code_execution_result"):
        print("=== 実行結果 ===")
        print(part.code_execution_result.output)
# 出力:
# === 実行したコード ===
# total = sum(range(1, 101))
# print(total)
# === 実行結果 ===
# 5050

# ❌ これはエラーになる（サンドボックス内でネットワーク不可）
import google.generativeai as genai
 
model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-2.5-flash",
    tools="code_execution",
)
response = model.generate_content(
    "requestsライブラリでhttps://example.comのHTMLを取得して解析して"
)
 
# code_execution_result に以下のようなエラーが出る:
# ModuleNotFoundError: No module named 'requests'
# または接続エラーが返ってくる

# ✅ サンドボックスで動作する処理の例（NumPy を使った計算）
model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-2.5-flash",
    tools="code_execution",
)
response = model.generate_content(
    "NumPyを使って100個の正規分布乱数を生成し、平均と標準偏差を計算して"
)
 
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if hasattr(part, "code_execution_result"):
        print(part.code_execution_result.output)
# 出力例:
# 平均: 0.023
# 標準偏差: 0.998

# ❌ 重い処理（100万回ループなど）はタイムアウトになりやすい
response = model.generate_content(
    "1から1000万までの素数を全部リストアップして"
)
 
# code_execution_result に以下のようなメッセージが返ってくることがある:
# TimeoutError または出力が途中で途切れた状態

# ✅ 件数を限定する
response = model.generate_content(
    "1から1000までの素数をリストアップして、件数と最大値を教えて"
)

import pandas as pd
import google.generativeai as genai
 
# ローカルで前処理を済ませる
df = pd.read_csv("sales_data.csv")
summary_stats = df.describe().to_string()
 
model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-2.5-flash",
    tools="code_execution",
)
 
# 集計済みデータを渡して分析させる
response = model.generate_content(
    f"以下の売上データの統計サマリーを分析して、気になる傾向を教えて:\n\n{summary_stats}"
)
 
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if hasattr(part, "code_execution_result"):
        print(part.code_execution_result.output)
    elif part.text:
        print(part.text)

import google.generativeai as genai
 
model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-2.5-flash",
    tools="code_execution",
)
 
def run_with_code_execution(prompt: str) -> dict:
    """Code Execution の結果を構造化して返す関数"""
    response = model.generate_content(prompt)
    
    result = {
        "code": None,
        "output": None,
        "outcome": None,
        "text": [],
    }
    
    for part in response.candidates[0].content.parts:
        if hasattr(part, "executable_code"):
            result["code"] = part.executable_code.code
        elif hasattr(part, "code_execution_result"):
            result["outcome"] = part.code_execution_result.outcome.name
            result["output"] = part.code_execution_result.output
        elif part.text:
            result["text"].append(part.text)
    
    # outcome の値: OUTCOME_OK, OUTCOME_FAILED, OUTCOME_DEADLINE_EXCEEDED
    if result["outcome"] == "OUTCOME_FAILED":
        print(f"⚠️ コード実行エラー: {result['output']}")
    elif result["outcome"] == "OUTCOME_DEADLINE_EXCEEDED":
        print("⏱️ タイムアウト: 処理を分割するか、スコープを絞ってください")
    
    return result
 
# 使用例
result = run_with_code_execution("fibonacci数列の最初の20項を計算して")
print(f"実行結果: {result['output']}")
print(f"ステータス: {result['outcome']}")