我正在处理一个代码,它接受一个数据集并运行一些算法.
用户上传数据集,然后选择将在此数据集上运行哪些算法,并创建如下工作流：@H_404_3@
workflow =
{0: {'dataset': 'some dataset'},1: {'algorithm1': "parameters"},2: {'algorithm2': "parameters"},3: {'algorithm3': "parameters"}
}
这意味着我将工作流[0]作为我的数据集,我将在其上运行algorithm1.然后,我将把它的结果,我将运行algorithm2这个结果作为我的新数据集.我将会采用新的结果并运行algorithm3.它直到最后一个项目,直到这个工作流没有长度限制.@H_404_3@
我在Python中写这个.你可以提出一些处理这个工作流的策略吗？@H_404_3@
解决方法
你想在一些数据集上运行管道.这听起来像是减少操作(在某些语言中折叠).不需要任何复杂的东西：
result = reduce(lambda data,(aname,p): algo_by_name(aname)(p,data),workflow)
这假定工作流程看起来像(面向文本,因此您可以使用YAML / JSON加载它)：@H_404_3@
workflow = ['data',('algo0',{}),('algo1',{'param': value}),… ]
而且你的算法看起来像：@H_404_3@
def algo0(p,data):
…
return output_data.filename
algo_by_name取名,并给你一个算法功能;例如：@H_404_3@
def algo_by_name(name):
return {'algo0': algo0,'algo1': algo1,}[name]
(旧编辑：如果你想要一个写入管道的框架,可以使用Ruffus.它就像一个make工具,但是具有进度支持和漂亮的流程图.)@H_404_3@