Cadence-Python 开源项目教程
2024-08-27 16:08:22作者:毕习沙Eudora
项目介绍
Cadence-Python 是一个用于 Cadence Workflow Service 的 Python 框架。Cadence 是一个分布式、可扩展、持久且高性能的执行引擎,旨在以编程方式构建和管理长时间运行的应用程序。Cadence-Python 允许开发者创建具有隐式保存状态的 Python 函数,这样即使进程或机器发生故障,函数的状态也不会丢失。
项目快速启动
安装 Cadence-Python
首先,确保你已经安装了 Docker,然后下载并启动 Cadence 服务:
wget https://raw.githubusercontent.com/uber/cadence/master/docker/docker-compose.yml
docker-compose up
接下来,注册一个示例域:
docker run --network=host --rm ubercadence/cli:master --do sample-domain register -rd 1
安装 Cadence-Python 客户端:
pip install cadence-client==1.0.1
编写第一个工作流
创建一个 Python 脚本 hello_world.py,并添加以下内容:
import sys
import logging
from cadence.activity_method import activity_method
from cadence.workerfactory import WorkerFactory
from cadence.workflow import workflow_method
from cadence.workflow_client import WorkflowClient
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
TASK_LIST = "HelloActivity-python-tasklist"
DOMAIN = "sample-domain"
# 活动接口
class GreetingActivities:
@activity_method(task_list=TASK_LIST, schedule_to_close_timeout_seconds=2)
def compose_greeting(self, greeting: str, name: str) -> str:
raise NotImplementedError
# 活动实现
class GreetingActivitiesImpl:
def compose_greeting(self, greeting: str, name: str):
return f"{greeting}, {name}!"
# 工作流接口
class GreetingWorkflow:
@workflow_method
def get_greeting(self, name: str) -> str:
raise NotImplementedError
# 工作流实现
class GreetingWorkflowImpl(GreetingWorkflow):
def __init__(self):
self.greeting_activities = GreetingActivitiesImpl()
def get_greeting(self, name: str):
return self.greeting_activities.compose_greeting("Hello", name)
# 注册活动和工作流
factory = WorkerFactory(DOMAIN)
worker = factory.new_worker(TASK_LIST)
worker.register_activities_implementation(GreetingActivitiesImpl(), "GreetingActivities")
worker.register_workflow_implementation_type(GreetingWorkflowImpl)
factory.start()
# 启动工作流
client = WorkflowClient.new_client(domain=DOMAIN)
greeting_workflow: GreetingWorkflow = client.new_workflow_stub(GreetingWorkflow)
result = greeting_workflow.get_greeting("Python")
print(result)
print("Stopping workers...")
worker.stop()
print("Workers stopped.")
sys.exit(0)
运行脚本:
python hello_world.py
应用案例和最佳实践
应用案例
Cadence-Python 适用于需要确保函数运行到完成的场景,例如:
- 涉及多个微服务的业务逻辑
- CI/CD 管道
- 数据管道
- RPA(机器人流程自动化)
- ETL(提取、转换、加载)
- 营销自动化/客户旅程/客户参与
- Zapier/IFTTT 类终端用户自动化
- 聊天机器人
- 多步骤表单
- 调度器/Cron 作业
最佳实践
- 错误处理:确保在工作流和活动中正确处理错误和异常。
- 状态管理:利用 Cadence 的持久化状态管理功能,确保在故障发生时能够恢复状态。
- 监控和日志:实施监控和日志记录,以便及时发现和解决问题。
典型生态项目
Cadence-Python 可以与其他项目和工具集成,以构建更复杂的应用程序。以下是一些典型的生态项目:
- Docker:用于部署和管理 Cadence 服务。
- Kubernetes:用于容器编排和管理,提供高可用性和可扩展性。
- Prometheus
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