PyWorkflow(PyWF) - A Python Binding of C++ Workflow

概览

C++ Workflow是一个高性能的异步引擎，本项目着力于实现一个Python版的Workflow，让Python用户也能享受Workflow带来的绝佳体验。

快速上手

在用户深入了解Workflow相关概念之前，先来看几个简单的示例，可以对使用方法有一个初步印象。pywf是本项目Python包的名称，在文档中有时会直接使用wf作为其简称。

发起一个Http请求

import pywf as wf

def http_callback(http_task):
    resp = http_task.get_resp()
    print("Http status:{}\n{}".format(
        resp.get_status_code(), resp.get_body())) # body is bytes

http_task = wf.create_http_task("http://www.sogou.com/", redirect_max=4, retry_max=2, callback=http_callback)
http_task.start()
wf.wait_finish()

依次发起多个Http请求

import pywf as wf

def series_callback(s):
    print("All task in this series is done")

def http_callback(http_task):
    req = http_task.get_req()
    resp = http_task.get_resp()
    print("uri:{} status:{}".format(
        req.get_request_uri(),
        resp.get_status_code()))

def create_http_task(url):
    return wf.create_http_task(url, 4, 2, http_callback)

first_task = create_http_task("http://www.sogou.com")
series = wf.create_series_work(first_task, series_callback)
series.push_back(create_http_task("https://www.zhihu.com/people/kedixa"))
series.push_back(create_http_task("https://fanyi.sogou.com/document"))
series.start()
wf.wait_finish()

同时发起多个Http请求

import pywf as wf

def parallel_callback(p):
    print("All series in this parallel is done")

def http_callback(http_task):
    req = http_task.get_req()
    resp = http_task.get_resp()
    print("uri:{} status:{}".format(
        req.get_request_uri(),
        resp.get_status_code()))

url = [
    "http://www.sogou.com",
    "https://www.zhihu.com/people/kedixa",
    "https://fanyi.sogou.com/document"
]
parallel = wf.create_parallel_work(parallel_callback)
for u in url:
    task = wf.create_http_task(u, 4, 2, http_callback)
    series = wf.create_series_work(task, None) # without callback
    parallel.add_series(series)
parallel.start()

wf.wait_finish()

基本概念

任务

通过create_xxx_task等工厂函数创建的对象称作任务(task)，例如create_http_task。一个任务被创建后，必须被启动或取消，通过执行http_task.start()，会自动以http_task为first_task创建一个串行并立即启动任务。如果用户指定了回调函数，当任务完成时回调函数会被调用，但在任务启动后且回调函数前，用户不能再操作该任务。当回调函数结束后，该任务被立即释放，用户也不能再操作该任务。

串行

通过create_series_work创建的对象称作串行(series)，用户在创建时需要指定一个first_task来作为启动该series启动时应当执行的任务，用户可选地指定一个回调函数，当所有任务执行完成后，回调函数会被调用。

series的回调函数用于通知用户该串行中的任务均已完成，不能再继续添加新的任务，且回调函数结束后，该串行会立即被销毁。

并行

通过create_parallel_work创建的对象称作并行(parallel)，用户可以创建一个空的并行，然后通过add_series接口向并行中添加串行，也可以在创建时指定一组串行。并行本身也是一种任务，所以并行也可以放到串行中。parallel.start()就会自动创建一个串行，并将parallel作为first_task立即开始执行。

parallel的回调函数用于通知用户该并行中的串行均已完成，不能再继续添加新的串行，且回调函数结束后，该并行会立即被销毁。

有了上述三个概念，就可以构建出各种复杂的任务结构，并在Workflow的管理下高效执行。

设计理念

Workflow认为，一个典型的后端程序由三个部分组成，并且完全独立开发。即：程序=协议+算法+任务流。

• 协议
  • 大多数情况下，用户使用的是内置的通用网络协议，例如http，redis或各种rpc。
  • PyWF未支持用户自定义协议。
• 算法
  • 算法是与协议对称的概念。
  • 如果说协议的调用是rpc，算法的调用就是一次apc（Async Procedure Call）。
  • 任何一次边界清晰的复杂计算，都应该包装成算法。
• 任务流
  • 任务流就是实际的业务逻辑，就是把开发好的协议与算法放在流程图里使用起来。
  • 典型的任务流是一个闭合的串并联图。复杂的业务逻辑，可能是一个非闭合的DAG。
  • 任务流图可以直接构建，也可以根据每一步的结果动态生成。所有任务都是异步执行的。

Python Workflow将会逐步支持Workflow的六种基础任务：通讯，文件IO，CPU，GPU，定时器，计数器。

注意事项

• 框架本身不抛出异常，也未处理任何异常，所以用户需要保证回调函数不会抛出异常，context的构造和析构不抛出异常。
• 所有通过工厂函数创建出的task，必须start、dismiss或添加至一个series中。
• 所有创建出的series必须start、dismiss或添加至一个parallel中。
• 所有创建出的parallel必须start、dismiss或添加至一个series中。
• 由PyWF工厂函数创建的对象的生命周期均由内部管理，在Python层面仅是一个引用，用户不能使用超出生命周期的对象。
• 用户使用大部分get接口获取的对象可以自由使用，例如Http中的get_body。

构建和安装

通过pip安装

本项目仅支持Python3.6以上，正在准备发布一组manylinux2014版本，用户即将可以通过较高版本的pip直接安装。

# We are working on it
pip3 install pywf

编译安装

用户可以下载本项目源码进行编译安装。

# CentOS 7
yum install cmake3 ninja-build python36 python36-devel python36-pip
yum install gcc-c++ # if needed
git clone https://github.com/sogou/pyworkflow --recursive
cd pyworkflow
pip3 install wheel
python3 setup.py bdist_wheel
pip3 install dist/*.whl --user

# CentOS 8
yum install cmake ninja-build python36 python36-devel python3-pip
git clone https://github.com/sogou/pyworkflow --recursive
cd pyworkflow
pip3 install wheel
python3 setup.py bdist_wheel
pip3 install dist/*.whl --user