Dagu项目中条件预处理功能的使用与注意事项
2025-07-06 03:12:15作者:裴锟轩Denise
Dagu是一个工作流自动化工具,它允许用户通过YAML文件定义任务流程。在最新版本中,条件预处理(precondition)功能得到了改进,特别是在命令执行和条件判断方面有了更清晰的区分。
条件预处理的核心概念
条件预处理是Dagu工作流中一个非常有用的功能,它允许在执行某个步骤之前先检查某些条件是否满足。这可以避免执行不必要的任务,提高工作流的效率。
新旧版本功能对比
在早期版本(如1.12.9)中,用户可以直接在condition字段中使用反引号包裹的命令表达式。例如:
preconditions:
- condition: "`test -f /some/path/${TO}/a/file/foo.mp4`"
这种方式虽然简洁,但在语义上存在一些模糊性。新版本对此进行了优化,提供了更明确的两种方式来处理条件判断。
新版推荐用法
1. 使用command字段
steps:
- name: step1
command: echo hello
precondition:
- command: "`test -f /tmp/a`"
这种方式直接检查命令的退出状态码。如果命令返回0,则认为条件满足;非0则条件不满足。这种方式更符合Unix/Linux系统的惯例。
2. 简化写法
对于简单的条件检查,还可以使用更简洁的语法:
steps:
- name: step1
command: echo hello
precondition: "`test -f /tmp/a`"
条件判断的底层原理
Dagu的条件预处理功能实际上是利用了shell命令的退出状态码机制:
- 当命令执行成功时,返回状态码0
- 当命令执行失败时,返回非0状态码
Dagu会捕获这个状态码来判断条件是否满足,这与大多数shell脚本中的条件判断逻辑一致。
最佳实践建议
- 对于简单的文件存在性检查、命令可用性检查等场景,推荐使用
command方式 - 如果需要比较复杂的条件判断,可以考虑使用完整的
condition配合expected字段 - 在命令中使用变量时,确保变量已正确定义且会被正确展开
- 对于复杂的条件逻辑,可以考虑拆分为多个简单的预处理条件
总结
Dagu的条件预处理功能提供了灵活的方式来控制工作流的执行路径。新版本通过区分command和condition两种方式,使得条件判断的意图更加清晰。理解这些差异有助于编写更可靠、更易维护的工作流定义文件。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
149
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
227
81
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310