N8N 2.0 : Sécurité des Imports Python - Guide Complet

# ❌ Erreur en N8N 2.0 par défaut
import json  # ModuleNotFoundError ou "Import not allowed"
import pandas as pd

# ✅ Fonctionne après configuration des variables d'environnement
# N8N_RUNNERS_STDLIB_ALLOW=json,datetime,re
# N8N_RUNNERS_EXTERNAL_ALLOW=pandas,numpy
import json
import pandas as pd

Le Problème : Imports Python Bloqués

Symptômes

Après la mise à jour vers N8N 2.0, vos Python Code Nodes échouent dès la première ligne d'import. Messages d'erreur typiques :

ModuleNotFoundError: No module named 'json'

Ou :

SecurityError: Import of module 'pandas' is not allowed

Ou encore :

Import not allowed: 're'

Pourquoi ce comportement ?

Le Native Python Runner de N8N 2.0 fonctionne dans un environnement sandboxé avec une politique de sécurité stricte :

Philosophie de sécurité : N8N 2.0 applique le principe du moindre privilège. Par défaut, aucun module n'est accessible. L'administrateur doit explicitement autoriser chaque bibliothèque utilisée.

La Solution : Variables d'Environnement

Vue d'ensemble

N8N 2.0 introduit deux variables d'environnement pour contrôler les imports Python :

Étape 1 : Identifier les imports nécessaires

Analysez vos Python Code Nodes pour lister tous les imports :

# Imports standard (stdlib)
import json
import datetime
import re
from collections import defaultdict

# Imports tiers (external)
import pandas as pd
import numpy as np
import requests

Étape 2 : Configurer les variables d'environnement

Docker Compose (recommandé)

# docker-compose.yml
services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n:latest
    environment:
      - N8N_RUNNERS_STDLIB_ALLOW=json,datetime,re,collections,os.path,math,hashlib
      - N8N_RUNNERS_EXTERNAL_ALLOW=pandas,numpy,requests,openpyxl
    # ... autres configurations

Docker Run

docker run -d \
  -e N8N_RUNNERS_STDLIB_ALLOW="json,datetime,re,collections" \
  -e N8N_RUNNERS_EXTERNAL_ALLOW="pandas,numpy" \
  n8nio/n8n:latest

Fichier .env

# .env
N8N_RUNNERS_STDLIB_ALLOW=json,datetime,re,collections,os.path,math,hashlib,base64
N8N_RUNNERS_EXTERNAL_ALLOW=pandas,numpy,requests,openpyxl,xlrd

Étape 3 : Redémarrer N8N

# Docker Compose
docker-compose down && docker-compose up -d

# Vérifier les logs
docker-compose logs -f n8n

Modules Couramment Utilisés

Bibliothèque Standard (stdlib)

N8N_RUNNERS_STDLIB_ALLOW=json,datetime,re,collections,os.path,math,hashlib,base64,csv,io,uuid,typing,functools,itertools

Packages Tiers (external)

N8N_RUNNERS_EXTERNAL_ALLOW=pandas,numpy,requests,openpyxl,xlrd,beautifulsoup4,lxml

Bonnes Pratiques de Sécurité

1. Principe du moindre privilège

N'autorisez que les modules réellement utilisés par vos workflows :

# ❌ Trop permissif
N8N_RUNNERS_STDLIB_ALLOW=*
N8N_RUNNERS_EXTERNAL_ALLOW=*

# ✅ Restrictif et sécurisé
N8N_RUNNERS_STDLIB_ALLOW=json,datetime
N8N_RUNNERS_EXTERNAL_ALLOW=pandas

2. Évitez les modules sensibles

Certains modules de la bibliothèque standard présentent des risques de sécurité :

3. Documentez vos autorisations

Maintenez une liste des modules autorisés et leur justification dans votre documentation.

Installation des Packages Python

Dans le conteneur Docker

Pour que les packages tiers fonctionnent, ils doivent être installés dans le conteneur N8N :

# Dockerfile personnalisé
FROM n8nio/n8n:latest

USER root
RUN pip install pandas numpy openpyxl xlrd requests beautifulsoup4
USER node

Via docker-compose

# docker-compose.yml
services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n:latest
    command: >
      sh -c "pip install pandas numpy openpyxl && n8n start"
    # ...

Vérification des packages installés

docker-compose exec n8n pip list | grep -E "pandas|numpy|openpyxl"

Troubleshooting

# Au lieu de os, utilisez os.path
N8N_RUNNERS_STDLIB_ALLOW=os.path

# Vérifier les variables dans le conteneur
docker-compose exec n8n printenv | grep N8N_RUNNERS

# Redémarrer pour appliquer les changements
docker-compose down && docker-compose up -d

FAQ

Checklist de Migration

• Auditer tous les Python Code Nodes pour lister les imports
• Séparer les imports stdlib des imports tiers
• Ajouter N8N_RUNNERS_STDLIB_ALLOW avec les modules standard nécessaires
• Ajouter N8N_RUNNERS_EXTERNAL_ALLOW avec les packages tiers nécessaires
• Installer les packages tiers dans le conteneur Docker
• Redémarrer N8N pour appliquer la configuration
• Tester chaque workflow Python
• Documenter les modules autorisés et leur justification

Configuration Recommandée

Pour la plupart des cas d'usage en entreprise, voici une configuration de base équilibrée :

# docker-compose.yml
services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n:latest
    environment:
      # Modules standard essentiels
      - N8N_RUNNERS_STDLIB_ALLOW=json,datetime,re,collections,math,hashlib,base64,csv,io,uuid

      # Packages tiers courants (assurez-vous qu'ils sont installés)
      - N8N_RUNNERS_EXTERNAL_ALLOW=pandas,numpy,openpyxl,requests

Ressources

• N8N 2.0 Release Notes
  Changelog officiel
• N8N Python Code Node Documentation
  Documentation officielle
• N8N Task Runners Configuration
  Configuration avancée des runners
• N8N Community Forum
  Support communautaire

Conclusion

La sécurité renforcée des imports Python en N8N 2.0 représente un changement majeur de paradigme : de "tout est permis" à "tout est interdit par défaut". Cette approche whitelist offre un meilleur contrôle mais nécessite une configuration explicite.

Points clés à retenir :

1. Configurez N8N_RUNNERS_STDLIB_ALLOW pour les modules standard
2. Configurez N8N_RUNNERS_EXTERNAL_ALLOW pour les packages pip
3. Installez les packages tiers dans le conteneur Docker
4. Appliquez le principe du moindre privilège
5. Documentez et auditez régulièrement vos autorisations