Die experimentelle Funktion experimental.executions.map
für Workflows startet für jedes entsprechende Argument eine Workflowausführung und wartet, bis alle Ausführungen beendet sind. Daraufhin wird eine Liste zurückgegeben, in der jedes Element das Ergebnis einer Ausführung ist.
Wenn Sie experimental.executions.map
zur Unterstützung der parallelen Arbeit verwenden, können Sie Ihren Workflow migrieren, um stattdessen parallele Schritte zu verwenden und normale for
-Schleifen parallel auszuführen.
Ein Schritt parallel
definiert einen Teil Ihres Workflows, in dem zwei oder mehr Schritte gleichzeitig ausgeführt werden können. Der Schritt parallel
wartet, bis alle darin definierten Schritte abgeschlossen sind oder durch eine unbehandelte Ausnahme unterbrochen werden. Die Ausführung wird dann fortgesetzt. Wie bei experimental.executions.map
ist die Ausführungsreihenfolge nicht garantiert. Einzelheiten finden Sie auf der Seite zur Syntaxreferenz für parallele Schritte.
Beachten Sie, dass für die Verwendung von experimental.executions.map
oder workflows.executions.run
ein zusätzliches Kontingent für gleichzeitige Ausführungen erforderlich ist.
Wenn Sie jedoch parallele Schritte mit Aufrufen von Connectors verwenden (siehe Beispiel für einen Übersetzungs-Connector), ist kein zusätzliches Ausführungskontingent erforderlich.
Die folgenden Beispiele sollen Ihnen helfen, wenn Sie die Verwendung von experimental.executions.map
durch den Schritt parallel
ersetzen.
Übersetzungsworkflow
Bei einer Quell- und Zielsprache verwendet der folgende Workflow mit dem Namen translate
den Cloud Translation-Connector, um einen Eingabetext zu übersetzen und das Ergebnis zurückzugeben. Die Cloud Translation API muss aktiviert sein.
YAML
main: params: [args] steps: - basic_translate: call: googleapis.translate.v2.translations.translate args: body: q: ${args.text} target: ${args.target} format: "text" source: ${args.source} result: r - return_step: return: ${r}
JSON
{ "main": { "params": [ "args" ], "steps": [ { "basic_translate": { "call": "googleapis.translate.v2.translations.translate", "args": { "body": { "q": "${args.text}", "target": "${args.target}", "format": "text", "source": "${args.source}" } }, "result": "r" } }, { "return_step": { "return": "${r}" } } ] } }
Eingabe für das vorherige Beispiel:
{ "text": "Bonjour", "target": "en", "source": "fr" }
Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:
{ "data": { "translations": [ { "translatedText": "Hello" } ] } }
Batchübersetzungsworkflow mit experimental.executions.map
Mit dem folgenden Workflow wird ein Batch von Texten übersetzt. Für jede Eingabe führt experimental.executions.map
den zuvor erstellten translate
-Workflow aus.
YAML
main: steps: - init: assign: - workflow_id: "translate" - texts_to_translate: - text: "hello world!" source: "en" target: "fr" - text: "你好 世界!" source: "zh-CN" target: "en" - text: "No hablo español!" source: "es" target: "en" - translate_texts: call: experimental.executions.map args: workflow_id: ${workflow_id} arguments: ${texts_to_translate} result: translated - return: return: ${translated}
JSON
{ "main": { "steps": [ { "init": { "assign": [ { "workflow_id": "translate" }, { "texts_to_translate": [ { "text": "hello world!", "source": "en", "target": "fr" }, { "text": "你好 世界!", "source": "zh-CN", "target": "en" }, { "text": "No hablo español!", "source": "es", "target": "en" } ] } ] } }, { "translate_texts": { "call": "experimental.executions.map", "args": { "workflow_id": "${workflow_id}", "arguments": "${texts_to_translate}" }, "result": "translated" } }, { "return": { "return": "${translated}" } } ] } }
Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:
[ { "data": { "translations": [ { "translatedText": "Bonjour le monde!" } ] } }, { "data": { "translations": [ { "translatedText": "Hello world!" } ] } }, { "data": { "translations": [ { "translatedText": "I don't speak Spanish!" } ] } } ]
experimental.executions.map
durch for:in
-Schleife ersetzen
Anstelle der experimentellen Funktion können Sie den Text durch eine parallele for:in
-Schleife übersetzen. Im folgenden Beispiel kann der sekundäre Workflow translate
unverändert verwendet werden. Die Ausgabe sollte unverändert bleiben. Sie haben auch die Möglichkeit, andere sekundäre Workflowausführungen in parallelen Zweigen zu starten.
Die gemeinsam genutzte Variable translated
wird zum Speichern der Ergebnisse verwendet und mit leeren Strings gefüllt, um die statische Array-Indexierung zu aktivieren. Wenn keine Sortierung erforderlich ist, können Sie die Ergebnisse mit list.concat
anhängen. Alle Zuweisungen in parallelen Schritten sind atomar.
YAML
JSON
experimental.executions.map
durch for:range
-Schleife ersetzen
Anstelle der experimentellen Funktion können Sie den Text mit einer parallelen for:range
-Schleife übersetzen. Mit einer for:range
-Schleife können Sie den Anfang und das Ende eines Iterationsbereichs angeben. Die Ausgabe sollte unverändert bleiben.
YAML
JSON
Workflow-Quellcode einfügen
Wenn der sekundäre Workflow relativ kurz ist, sollten Sie ihn zur besseren Lesbarkeit direkt in den Hauptworkflow aufnehmen. Im folgenden Workflow wurde beispielsweise der Quellcode für den Workflow translate
eingefügt.