judge0
Judge0 是一个强大、快速且可扩展的开源在线代码执行系统,专为人类开发者和 AI 应用打造。它的核心功能是让各类应用程序能够安全、便捷地在云端编译和运行代码,无需用户自行搭建复杂的底层环境。
过去,要在网站或应用中嵌入“运行代码”的功能往往面临巨大的技术挑战,尤其是如何隔离不可信代码以防止服务器受损。Judge0 通过沙箱技术完美解决了这一难题,确保每段代码都在独立、安全的环境中执行,同时支持超过 90 种编程语言及多文件项目编译。此外,它还允许自定义编译器选项、资源限制,并提供详细的执行结果反馈。
无论是构建在线编程学习平台、技术面试评估系统、在线 IDE,还是开发需要执行生成代码的 AI 智能体,Judge0 都能提供坚实的后端支持。它既支持开发者在自有服务器上快速部署,也提供托管云服务,满足不同规模团队的需求。凭借简洁的 HTTP API 和官方 Python SDK,集成过程十分流畅。对于希望专注于业务逻辑而非基础设施维护的开发者和研究人员来说,Judge0 是实现在线代码执行功能的理想选择。
使用场景
某在线教育平台正在开发"AI 编程私教”功能,需要让学生提交代码后由 AI 实时生成修改建议并立即运行验证结果。
没有 judge0 时
- 安全风险极高:直接在服务器运行用户或 AI 生成的代码,缺乏沙箱隔离,恶意代码极易窃取数据或破坏宿主机环境。
- 多语言支持困难:每新增一种编程语言(如从 Python 扩展到 Go),运维团队都需手动配置复杂的编译环境和依赖库,耗时耗力。
- 资源难以管控:无法有效限制代码运行的时间和内存,死循环或内存泄漏程序常导致服务器卡顿甚至崩溃,影响其他用户。
- 开发周期漫长:团队需从零构建代码执行队列、状态回调及错误处理机制,严重拖慢产品上线进度。
使用 judge0 后
- 实现安全隔离:judge0 提供成熟的沙箱机制,确保所有不可信代码在受限环境中运行,彻底杜绝了对主系统的潜在威胁。
- 开箱即用多语言:内置支持 90+ 种编程语言及框架,无需额外配置即可让学生自由切换语言进行练习和测试。
- 精准资源限流:通过 API 轻松设定每个任务的 CPU 时间与内存上限,自动终止异常进程,保障高并发下的系统稳定性。
- 快速集成落地:借助简单的 HTTP JSON API 或 Python SDK,后端团队仅需数天即可完成执行引擎的对接,大幅缩短研发周期。
judge0 让教育平台能以最低成本构建出安全、稳定且支持多语言的实时代码验证闭环,真正释放了"AI+ 编程教育”的生产力。
运行环境要求
- Linux
未说明
未说明

快速开始
Judge0
成立于2016年8月。
让每家企业都能轻松实现代码执行。
一款健壮、快速、可扩展且基于沙箱技术的开源在线代码执行系统,适用于人类和人工智能。
目录
简介
Judge0(发音类似于“judge zero”)是一个健壮、可扩展且开源的在线代码执行系统。您可以使用它构建各种需要在线代码执行功能的应用程序。例如,AI智能体、竞技编程平台、在线学习平台、候选人评估与招聘平台、在线代码编辑器、在线集成开发环境等。
Judge0是一款开源的在线代码执行系统,能够以安全、高效、可扩展的方式运行由AI生成的代码,并支持多种语言和框架。
在我们的研究论文《健壮且可扩展的在线代码执行系统》中,我们介绍了Judge0现代化的模块化架构,该架构易于部署和扩展。我们探讨了其设计原理,分析了构建此类系统所面临的各种挑战,并将其与其他现有的在线代码执行系统及在线评测系统进行了比较。
要体验Judge0的实际效果,请尝试我们的免费开源在线代码编辑器——Judge0 IDE。
特性
- 可自行部署(部署说明)或采用完全托管的SaaS模式(定价)
- 快速简便的自部署安装(部署说明)
- 丰富详尽的API文档
- 简单的HTTP JSON API,便于集成
- 官方Python SDK(GitHub链接),方便集成
- 可扩展的架构,能够应对高并发负载
- 对不可信代码进行沙箱编译与执行
- 支持90多种编程语言(完整支持的语言列表)
- 支持多文件程序(即项目)的编译与执行
- 允许用户提交主程序文件的同时附加其他文件
- 支持自定义编译选项、命令行参数以及时间与内存限制
- 提供详细的执行结果
- Webhook(HTTP回调)
有关这些及其他特性的更多信息,请参阅文档。
开始使用
您有多种方式可以开始使用Judge0:
将Judge0集成到您的应用中非常简单。您可以使用我们提供的简单HTTP JSON API,也可以使用我们的官方Python SDK。
HTTP JSON API
curl \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"language_id": 109,
"source_code": "print(f\"hello, {input()}\")",
"stdin": "Alice"
}' \
"https://ce.judge0.com/submissions?wait=true"
Python SDK
# 使用pip安装judge0
import judge0
result = judge0.run(source_code="print(f'hello, {input()}')", stdin="Alice", language=judge0.PYTHON)
print(result.stdout)
版本
Judge0有两个版本:Judge0 CE和Judge0 Extra CE。两者的主要区别在于支持的语言种类不同。
Judge0 CE的源代码位于master分支,而Judge0 Extra CE的源代码则位于extra分支。
引用
如果您在研究中使用了Judge0,请务必引用我们:
@INPROCEEDINGS{9245310,
author={Došilović, Herman Zvonimir and Mekterović, Igor},
booktitle={2020年第43届国际信息、通信与电子技术大会(MIPRO)},
title={健壮且可扩展的在线代码执行系统},
year={2020},
volume={},
number={},
pages={1627-1632},
keywords={生产系统;操作系统;系统架构;计算机架构;编程行业;开源软件;招聘;在线代码执行系统;在线评测系统;不可信代码执行},
doi={10.23919/MIPRO48935.2020.9245310}
}
参考文献
工业界
学术界
以下科学论文引用了Judge0。
- «SYNCODING» - 协作式代码编写
- 在线编译器比较:案例研究
- 革新教学的教师工具,用于强化编程概念
- 基于机器学习的股票交易模型用于利润预测
- 使用容器技术和Kubernetes构建的安全且可扩展的在线代码执行与评估系统
- 安全、可扩展且集成化的智能教学与编程平台
- 基于技术地图的战略,用于识别软件开发项目中的最先进技术:以Virtual Judge项目为例
- 大型语言模型辅助编程综述
- 面向编程技能培养的即时反馈自适应辅导
- 基于Apache Spark的先进实验室分析系统
- 人工智能驱动的代码评估与学习测评平台
- 学习管理系统中的在线评测系统
- 远程程序代码执行系统的性能分析
- Arena Acadnet - 一个用于练习和解决编程挑战的教育平台
- 人工智能与计算机支持的协作式编程学习:系统性映射研究
- 虚拟化环境中对学生软件解决方案的自动评估
- 编程课程的自动评分系统
- JavaScript编程课程的自动题目生成
- 基于大数据和Apache Spark的先进实验室分析系统
- 弥合代码与及时反馈之间的差距:将生成式AI整合到编程平台中
- 构建全面的自动化编程评估系统
- Canvas Coding:一款基于创意编程的学生游戏平台
- Code Master:一个基于Web的竞争性编程练习平台
- Code Verse
- CodeCoach:一个交互式编程辅助工具
- CODEGEEK:下一代具有AI驱动反馈的编程平台
- CODEGEN:一个基于React的在线编程工作区,具备高级功能和实时执行能力
- 计算学生在解决简短编程问题时的设计偏好与障碍
- 创建集成了自动判题系统的竞争性编程训练平台
- 利用生成式AI为入门级安全编程教学创建练习:我们到了吗?
- CURIOSMAZE:一款作为巩固工具设计的教育Web平台,用于评估逻辑思维和编程能力,采用Judge0作为代码执行系统,服务于胡安·保罗二世教育机构
- Java/JavaScript编程环境中的数据科学,用于AI辅助编程
- 在线评测系统的验证与性能测试数据集
- 开发一种以强化编程水平评估为导向的平台
- 开发一款Web软件,以辅助UNESP索罗卡巴科学技术研究所“计算机科学导论”课程的教学过程
- 设计并实现一套实时反馈系统,以提升大学水平的编码能力
- 基于设计的多类型测验创作工具开发,用于主动学习
- 设计一个通过攻防练习来训练安全编程技能的平台
- 为“程序设计语言”课程的教育过程开发程序代码自动化测试系统
- ECCO:我们能否在不牺牲功能正确性的前提下提高模型生成代码的效率?
- 对并发编程学习用在线评测系统的评估
- 利用语言服务器协议创建便携式且符合人体工学的代码编辑器
- 探索自动化代码评估系统及代码分析资源:一项综合调查
- 用于自动评估平台的全栈Web开发
- 为程序员打造未来竞争力:面向AI辅助个性化教育的最佳知识追踪
- 为程序员打造未来竞争力:面向人工智能辅助个性化教育的最佳知识追踪[教育领域人工智能专题:信号处理视角]
- Grid-Coding:一种便于盲人和低视力程序员使用的高效、结构化的编码范式
- JediCode——一种游戏化的竞争性编程方法
- KOA:一个集成AI的生产力智能平台,用于提升编码技能并进行实时性能分析
- 大型语言模型在IT专业人员职业培训中的应用
- 快速学会编程
- MAGECODE:利用大型语言模型检测机器生成代码的方法
- 埃德加自动评阅系统中用于执行用户自定义程序的模块
- 国家毕业论文与学位论文知识库ZIR
- NEOLEARN:基于AI的学生评估与自适应学习系统
- 在线程序代码自动评估系统:架构与经验
- 在线评测系统:需求、架构与经验
- PEERLINK:一个全面的协作平台
- 开发与在线评测系统集成的学习评估管理系统
- PERSSISTANT:一个用于个性化学习轨迹的进步估计系统
- 在埃德加自动评阅系统中预测学生的表现
- 埃德加中的可编程题目
- 将机器学习系统集成到埃德加系统的原型
- 用于在编程入门课程课堂上开展实践活动的游戏化工具原型
- 基于无服务器架构的在线评测系统及剽窃检测系统的设计与构建
- 实时代码协作与面试平台
- 萨格勒布大学电气工程与计算机科学学院的知识库
- 面向自动化编程评估系统的在线集成开发环境需求
- 稳健且可扩展的在线代码执行系统
- 扩展自动化编程评估系统
- 编程挑战软件
- 超越聊天机器人对教育的威胁:用可视化手段阐明写作与编程过程
- 可信平台模块(TPM)库API的可用性和安全性
- 云端语音驱动的智能IDE
- 用于代码检查的Web应用程序
- 用于自动检查和评估程序解决方案的Web系统
- 用于执行和分享不同编程语言代码片段的Web应用程序
- 带有社交网络元素的解题Web应用程序
- 又一个编程平台(YACP)
- 用于协同代码工作的视频通讯工具
- 师生考试期间协作平台
- 关于远程学习课程“编程II”的“以WHILE循环为例构建循环结构算法流程图”主题训练器及其软件开发的学士论文说明文件
- WEB编辑器界面的结构设计与程序实现
其他在线参考
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- 在 Windows 上设置 Ubuntu 和 Judge0:开发者的完整指南
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- FER 参加 2019 年大学博览会
- 2021 年暑期实习经历
- FER 学院理事会第 672 次正式会议
- 系统设计面试:与前 Meta 工程师一起设计 LeetCode(在线评测系统)
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- 在电脑平台上输入 API 密钥的教程
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- 自带部署的专属 LeetCode
- 开源在线评测系统(OJ)沙盒解决方案对比分析
- 手把手教你用 Docker 部署 Judge0:打造自己的在线代码评测系统
Showcase
These open-source projects are using Judge0. You can add yours as well by creating a PR.
- Official Judge0 IDE by Judge0
- Official Judge0 Python SDK by Judge0
- AtalJudge by Eli Pedro
- Chat completion with AI models (Judge0 as the code execution tool the LLM may use to augment its response) by Kestra
- Code Execution service at OpenLearning platform
- Code Training with GRPO by Alibaba ModelScope
- Codeforces Lite by Maanas Sehgal
- CodeWarz by Philkhana Sidharth
- Competitive Coding Portal by CodeChefVIT
- Deadlock - Competitive Programming Battle Arena by warun7
- Dev Arsenal by Akhmad Khudri
- DraftCode.io by Rotonda
- Edura - AI Powered Study & Learning Companion by apurva k
- Judge0 CE MCP Server by BACH-AI-Tools
- Judge0 CE MCP Server by bachstudio via Evanth
- Judge0 CE MCP Server by bachstudio via LobeHub
- Judge0 MCP Server by javaguru via npmjs
- Judge0 MCP Server by ZefanHu via PulseMCP
- LeetBattles by levelingpotato Ma, Shyam Patel, and Ericeric422
- LeetCode clone by Kartik Joshi
- LibreChat Code Interpreter Bridge for Judge0 by leondape
- Pomelo by SOSC
- PyGuide.ai by Daevik Jain and Jeremy Siu
- QuizMaster by Sagar Saini
- Robust Design by Joshua
- Slashcoder by Jatin Sahu
- Unofficial Judge0 PHP Client by Xefreh
- Unofficial Judge0 Python Client by Aaron Walker
- Unofficial Judge0 Python Client by Roslovets
- Using Judge0 as Code Execution Engine in LangChain4j
Community
Join our community - get help, share feedback, and contribute. Whether you're integrating Judge0, building with the API, or reporting bugs, your participation helps improve the project for everyone.
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- Contact Judge0 team via email
- Schedule a meeting with Judge0 team
Author and Contributors
Judge0 was created by Herman Zvonimir Došilović in August 2016.
Thanks to all contributors for contributing to this project.
Changelog
You can find the detailed specification of changes between versions in the CHANGELOG.md.
Special Thanks
Special thanks to open-source projects without whom Judge0 wouldn't exist: Isolate, Docker, and Ruby on Rails.
License
Judge0 is licensed under the GNU General Public License v3.0.
版本历史
v1.13.1-extra2024/04/18v1.13.12024/04/18v1.13.02021/03/10v1.13.0-extra2021/03/10v1.12.0-extra2020/10/18v1.12.02020/10/18v1.11.02020/09/09v1.11.0-extra2020/09/09v1.10.02020/07/27v1.9.02020/06/09v1.8.02020/05/28v1.7.12020/05/06v1.7.02020/05/05v1.6.02020/05/01v1.5.02020/01/02v1.4.02019/10/31v1.3.12019/09/15v1.3.02019/09/15v1.2.22019/09/07v1.2.12019/08/24常见问题
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RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成(RAG)引擎,旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体(Agent)能力相结合,不仅支持从各类文档中高效提取知识,还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。 在大模型应用中,幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构(如表格、图表及混合排版),显著提升了信息检索的准确度,从而有效减少模型“胡编乱造”的现象,确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步,使系统不仅能回答问题,还能自主规划步骤解决复杂问题。 这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统,还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者,都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口,既降低了非算法背景用户的上手门槛,也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目,它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。
OpenHands
OpenHands 是一个专注于 AI 驱动开发的开源平台,旨在让智能体(Agent)像人类开发者一样理解、编写和调试代码。它解决了传统编程中重复性劳动多、环境配置复杂以及人机协作效率低等痛点,通过自动化流程显著提升开发速度。 无论是希望提升编码效率的软件工程师、探索智能体技术的研究人员,还是需要快速原型验证的技术团队,都能从中受益。OpenHands 提供了灵活多样的使用方式:既可以通过命令行(CLI)或本地图形界面在个人电脑上轻松上手,体验类似 Devin 的流畅交互;也能利用其强大的 Python SDK 自定义智能体逻辑,甚至在云端大规模部署上千个智能体并行工作。 其核心技术亮点在于模块化的软件智能体 SDK,这不仅构成了平台的引擎,还支持高度可组合的开发模式。此外,OpenHands 在 SWE-bench 基准测试中取得了 77.6% 的优异成绩,证明了其解决真实世界软件工程问题的能力。平台还具备完善的企业级功能,支持与 Slack、Jira 等工具集成,并提供细粒度的权限管理,适合从个人开发者到大型企业的各类用户场景。

