NovaOrchestration/WorkflowEngines/SpiffWorkflow
SpiffWorkflow 说明
最近更新
2012-04-10：更新文档在此： https://github.com/knipknap/SpiffWorkflow/wiki
总结
SpiffWorkflow 是一个纯 Python 工作流框架，基于一些深入的学术研究，文档在此 http://www.workflowpatterns.com。
代码可在 github 上找到。
自 2008 年年中创建以来，它似乎经历了三次活动高峰（其中一次是最近的，由我推动）。作者（Samuel，又名 knipknap）在 github 和 邮件列表 上都反应非常迅速
关于实现的文档主要在代码中，我们最近一直在添加。 SpiffWorkflow 背后的概念在 此处 有很好的文档记录。
代码干净（恕我直言），但需要更多的测试。
- 打包
- 软件包列在 Python 软件包索引中，可以使用 pip 和 easy_install 安装 http://pypi.python.org/pypi/SpiffWorkflow/0.3.0。
- Python 版本
- 我使用 Python 2.7 没有问题，也没有看到任何版本特定的内容。
功能性
了解 SpiffWorkflow 的一个关键概念，有助于理解代码，是 TaskSpec 和 Task 以及 WorkflowSpec 和 Workflow 之间的区别。
使用 WorkflowSpec 和 TaskSpec 来定义您的工作流。所有类型的任务（Join、Split、Execute、Wait 等）都源自 TaskSpec。可以使用 OpenWFE 等已知格式反序列化 Specs。您通过在树中连接 TaskSpecs 来构建您的 WorkflowSpec。
当您想实际运行流程时，您从 WorkflowSpec 创建 Workflow 实例（将 spec 传递给 Workflow 初始化器）。
从那里的工作方式基于计算机编程的原理（请记住，该项目来自学术界）。基于 spec 创建一个派生树，使用 Task 对象层次结构（不是 TaskSpecs - 但每个 Task 指向生成它的 TaskSpec）。将派生树视为执行路径树（其中一些，但不是全部，最终会执行）。每个 Task 对象基本上是派生树中的一个节点。树中的每个任务都链接回其父级（没有连接对象）。通过一次向下遍历派生树中的一个 Task 并将任务（及其子任务）移动到完成状态序列来完成处理。状态在 代码 中记录
Workflow 和 Task 类位于项目的根目录中。所有 specs（TaskSpec、WorkflowSpec 以及所有派生类）位于 specs 子目录中。
您可以序列化/反序列化 specs，并支持开放标准，如 OpenWFE（并且可以轻松地编写其他标准）。您还可以序列化/反序列化正在运行的工作流（它也会包含其 spec）。
另一个重要的区别在于属性和特性。属性属于 TaskSpecs。它们在运行时是静态的，属于工作流的设计。
有一个不错的事件模型，允许您绑定并接收事件（对于每个任务，您可以从其 TaskSpec 获取事件通知）。事件对应于派生树中的处理方式，不一定对应于工作流作为整体的移动方式。有关事件的文档，请参阅 TaskSpec.py。
理解 FUTURE、WAITING、READY 和 COMPLETE 状态
- FUTURE 表示处理器预测将采取此路径，并且此任务肯定会运行。
- 如果任务正在等待前置任务运行，则处于 FUTURE 状态（不是 WAITING）。
- READY 表示“满足了将此任务标记为完成的先决条件”。
- 您可以随时尝试完成任务。如果它处于 FUTURE 状态并且未完成，则可以回退到 READY 状态。
Waiting 可能令人困惑
- WAITING 表示“我正在处理我的工作并且尚未完成。工作完成后，我将 READY 完成并进入 READY 状态。”
- WAITING 总是发生在 FUTURE 之后和 READY 之前。
- WAITING 是一个可选状态。
除非您记住它表示处理器现在已在执行路径中到达此任务，否则“Reached”会令人困惑
- REACHED 表示处理已到达派生树中的此任务。这不是一个状态，而是一个事件。
- 任务总是先被到达，然后才变为 READY。
通用评论
您可以嵌套工作流（使用 SubWorkflowSpec）。
序列化代码完成得很好，这使得在需要支持它们时添加新格式变得容易。
需要更多的测试和文档，但该项目在我看来经过了深思熟虑并组织良好。我遇到的一些问题在与作者交谈后，结果发现得到了优雅的解决。
http://www.workflowpatterns.com 上的文档很棒；特别是显示每种任务如何工作的 Flash 动画。
标记为“ThreadXXXX”的任务基于 http://www.workflowpatterns.com 中的模型创建逻辑线程。没有实现 Python 线程。但是，有一些锁定和互斥代码。
有一个不错的事件模型，允许您绑定并接收事件。
没有 GUI 或工作流图形工具，但作者刚刚导入了一个 javascript 线框图库…
