schedula 0.3.4

schedula实现了一个智能函数调度器，它选择 并执行函数。订单（工作流）是根据 提供输入和要求的输出。当 它的所有依赖项（即输入、输入域）都得到满足，并且 当至少要计算一个输出时。

注意：schedula正在执行的运行时选择

要调用的最小工作流。工作流描述 整个过程，即功能执行的顺序 由有向无环图（DAG）定义。最小工作流 是使用最短路径计算每个输出的DAG 从提供的输入。路径是根据 带修正dijkstra的加权有向图（数据流图） 算法。

安装

要安装它，请使用（具有根用户权限）：

$ pip install schedula

或者下载最后一个git版本并使用（具有根权限）：

$ python setup.py install

$ pip install schedula[all]

假设我们有一个相互依赖的函数系统，即输入 一个函数的输出是一个或多个函数的输出，我们这样做 不知道用户将提供哪些输入和哪些输出 请求。使用普通的调度程序，您必须尽可能地编写代码 实现。我厌倦了思考和编码所有可能的组合 模型的输入和输出。

非常简单的示例

假设我们必须提取一些文件系统属性 不知道用户将提供哪些输入。下面的代码显示 如何创建Dispatcher添加定义 系统。注意，使用这个简单的系统，输入的最大数目。 组合是31（（2^n-1），其中n是数据数）。

>>> import schedula as sh
>>> import os.path as osp
>>> dsp = sh.Dispatcher()
>>> dsp.add_data(data_id='dirname', default_value='.', initial_dist=2)
'dirname'
>>> dsp.add_function(function=osp.split, inputs=['path'],
...                  outputs=['dirname', 'basename'])
'split'
>>> dsp.add_function(function=osp.splitext, inputs=['basename'],
...                  outputs=['fname', 'suffix'])
'splitext'
>>> dsp.add_function(function=osp.join, inputs=['dirname', 'basename'],
...                  outputs=['path'])
'join'
>>> dsp.add_function(function_id='union', function=lambda *a: ''.join(a),
...                  inputs=['fname', 'suffix'], outputs=['basename'])
'union'

[graph]

提示：你可以点击它来浏览图表。

注意：有关如何创建Dispatcher的详细信息，请参见：

add_data()，add_func()，add_function()， add_dispatcher()，SubDispatch，SubDispatchFunction， SubDispatchPipe、DispatchPipe和DFun。

计算输出的下一步是运行 dispatch()方法。你可以用输入调用它，所以 将计算所有可到达的输出：

>>> inputs = {'path': 'schedula/_version.py'}
>>> o = dsp.dispatch(inputs=inputs)
>>> o
Solution([('path', 'schedula/_version.py'),
          ('basename', '_version.py'),
          ('dirname', 'schedula'),
          ('fname', '_version'),
          ('suffix', '.py')])

[graph]

或者您也可以设置输出，这样调度将在 将找到所有输出：

>>> o = dsp.dispatch(inputs=inputs, outputs=['basename'])
>>> o
Solution([('path', 'schedula/_version.py'), ('basename', '_version.py')])

[graph]