dflow入门1——HelloWorld!

为了梳理学习dflow时遇到的知识点，我决定开这一个系列记录自己的学习过程。当然了，最好是去看官方教程 和 文档

写在前面

dflow是干啥的

是做工作流的，其实就是argo的一个python包装，核心卖点就是可以用argo的UI，同时帮人解决一些工程问题，使代码标准化。

dflow怎么用

所谓工作流就是，预先定好任务执行流程的一整套任务的集合。说人话就是，填空。
使用dflow就是填一个个空。
在python是语境下就是，dflow预先定义好了很多的类，这些类已经可以实现很复杂的，工程向的功能。比如，任务调度、切片、循环、异常处理等等。
我们使用dflow最核心的方式就是调用它的类，增加这些类的科学向的功能。比如分子建模，制作量化软件的输入文件等等，所以学习dflow就是学习调用类的方式。

dflow架构浅析

如果把一整条工作流想象成一座生产标准工业品的工厂，那么step就是一个个顺序拼接起来的生产车间。

车间

每一个生产车间可以完成零部件的加工，在外界看来，step就是一个没有感情的，重复某项工作的一个黑盒。他所需要的只是生产所需的两种元素，一种是message，一种是artifact。前者类似指令，后者类似生产原料。
小结，step的上级是整个工厂（workflow），服从工厂调度，内部黑箱。

工人

那么生产车间内部是什么呢？是一个叫做template的工人。template收到step的原料和指令，开始按照既定的功能开展工作，吭哧吭哧干完后把成果交给step，作为输出。
小结，工人的上级是车间（step），服从车间调度，内部黑箱。

工序

工人干活，比如说，调用gaussian完成一项优化任务。gaussian正版软件要几十万，所以这些东西哪里来？作为一名工人，他需要收集各种工具，处理一些杂事（也就是调取image）。正儿八经要干的活儿，被抽象成了标准的操作手册：OP(operator)。在执行OP的时候，所需的一切条件都已经就位了（container里面环境啥的都配好了）。干完活儿后，把产品交给工人。
小结，工序的上级是工人（template），服从工人安排，内部黑箱。

工作流

我们从头捋一下。
工厂接到了订单，按照指令和原料生产某件产品，并把产品输出。
这是整个工作流的使命，对外黑箱，内部的流程是这样的：
生产流程：
工厂把任务（原料artifact和指令message）分给各个车间（step），车间把任务（原料artifact和指令message）分给工人（template），工人收集工具（image），按照操作手册（OP）生产产品，OP其实也是接收了任务（原料artifact和指令message）。

所以生产的时候，原料artifact和指令message是一直往下传的。

交货流程：
工人完成产品后，该产品对外就是整个车间（step）的output，车间和车间会在工厂的调度下相互耦合，交换产品等。工作流跑完后，工厂可以把最后一个车间的产品交付（download），当然了，也可以交中间车间的产品，这个可以任选，但都是以车间为单位的。

交货的时候，产品（artifact和message）也是一层层向上传的。

案例一：HelloWorld

下面我将从最底层的类开始，逐级向上，并完成helloworld。

制作OP

我们先制作最底层的工序（OP）。
下面是一个OP和他的依赖。

from pathlib import Path
from dflow.python import (OP, OPIO, Artifact, OPIOSign)
from typing import List


class WriteFile(OP):
    def __init__(self):
        pass

    @classmethod
    def get_input_sign(cls):
        return OPIOSign({
    
            'msg': str,
            'number': int,
        })

    @classmethod
    def get_output_sign(cls):
        return OPIOSign({
    
            "out_art": Artifact(List[Path])
        })

    @OP.exec_sign_check
    def execute(
            self,
            op_in: OPIO,
    ) -> OPIO:
        f = open("msg.txt","w")
        f.write(op_in["msg"])
        f.close()
        g = open("results.txt","w")
        g.write(str(op_in["number"]))
        g.close()
        
        op_out = OPIO({
    
            "out_art": [Path("msg.txt"), Path("results.txt")],
        })

        return op_out

我们在制作OP的时候要套用这个模板，他一定要有三个类方法，这些方法的名字不能动。
前两个是定义一下，工序正常运作所需要的原料和指令（get_input_sign），以及正常运作的输出（get_output_sign）

就好比python写一个函数

def aaa(in_msg: str, in_artifact: Artifact):
	op_in = {
    "in_msg": in_msg, "in_artifact": in_artifact}
	op_out = execute(op_in)
	out_msg, out_artifact = op_out["out_msg"], op_out["out_artifact"]
	return out_msg, out_artifact

我们写OP，其实就是写一个普通的函数，只不过格式上有区别，首先定义输入输出，然后把输入输出打包成dict给op_in，execute使用其中的东西完成业务逻辑，输出op_out，最后的op_out就是整个工序（OP）的输出，也是整个工人（template）。车间（step）的输出，他可以理解为一个字典。
具体的内部细节不用深究，我们只需要学会套用这个模板即可。

制作template

制作template需要考虑选择什么样的工序，以及该工序所需要的工具（image）

from dflow.python import PythonOPTemplate

a_tmp = PythonOPTemplate(WriteFile, image="python:3.8")

制作step

from dflow import Step

step0 = Step(
    name="step0",
    template=a_tmp,
    parameters={
    "msg": "HelloWorld!", "number": 1},
)

制作step就是把输入准备好即可，内部黑箱，取个名字方便调用。

制作工作流

from dflow import Workflow

wf = Workflow(name="python")
wf.add(step0)

wf.submit()
while wf.query_status() in ["Pending", "Running"]:
    time.sleep(1)
assert (wf.query_status() == "Succeeded")
step = wf.query_step(name="step")[0]
assert (step.phase == "Succeeded")

from dflow import download_artifact
download_artifact(step.outputs.artifacts["out_art"])

工作流就是一个个step组合而成的，我们通过句柄wf来监测任务，是更高级的接口。
任务提交后可以在argo上查看任务状态。

最后放一张PPT，帮助理解：

此文仅为个人理解，不足之处请指正