shihua-sunflow 0.1.1

Sunflow is a workflow management tool that provides fast organization of algorithm applications, primarily using pluggy based hook technology.

SunBasket-算法信息存储管理工具

介绍

• SunFlow是一个生产级的轻量工作流管理工具，主要功能提供算法应用快捷组织功能，主要技术使用基于pluggy的hook技术。

安装

SunFlow采用Python开发，得益于Python良好的社区环境，安装支持Pythonic风格的各种管理器。

	$ pip install sunflow-0.1.1-xxxxxxxxxxxx.whl

快速指南

• SunFlow提供python-sdk的使用方式，以下是SunFlow主程脚本示例：

from sunflow.node import Node
from sunflow.scheduler import Pipeline
from sunflow.io import LocalDataCatalog
from sunflow.hook import HookManager
from sunflow.runner import SequentialRunner



### 开始sunflow测试
### 设置函数节点对象
def first_func(a,b):
	c = a + b
	return c
def second_func(c,d):
	e = c * d
	return e
def third_func(e):
	f = e + 1
	return f
first_node = Node(func=first_func,inputs=['a','b'],outputs='c',name='firstfunc')
second_node = Node(func=second_func,inputs=['c','d'],outputs='e',name='secondfunc')
third_node = Node(func=third_func,inputs=['e'],outputs=['f'],name='thirdfunc')
### 创建一个pipeline
test_pipeline = Pipeline(nodes=[first_node,second_node,third_node])
### 使用本地catalog加载初始参数
test_cache_data = LocalDataCatalog()
test_cache_data.save(data_name='a',data_obj=5)
test_cache_data.save(data_name='b',data_obj=6)
test_cache_data.save(data_name='d',data_obj=7)
### hook_manager加载已挂载的前后处理功能函数
hook_manager = HookManager()
### 使用序列执行器（scheduler使用流程管道，catalog使用本地数据目录，hook_manager载入默认插件集合对象）
sequential_runner = SequentialRunner(scheduler=test_pipeline,catalog=test_cache_data,hook_manager=hook_manager)
# print(sequential_runner.pipeline,sequential_runner.catalog,sequential_runner.hook_manager)
print('--------------------------------------------------------------------------------------------------------------')
### 选择不清除缓存运行执行器
sequential_runner.execute(is_release=False)
print(test_cache_data.load(data_name='f'))
print(test_cache_data.cache_data)
### 测试过程(5+6)*7+1=78

设计

• 基于pluggy的hook技术实现灵活扩展性
• 设计关键概念，Node,Scheduler,Runner
• 函数节点化-Node
• 开放挂载点-HookManager
• 扩展运行方式(顺序运行和并行运行)-Runner

技术列表

• property动态属性
• 基于pluggy的hook
• __call__
• __add__
• cache_dict

设计UML图

以下是设计的UML图：