dify workflow中循环编排源码

Dify Workflow是一款基于Python的轻量级任务自动化工具，它允许用户通过编写简单易懂的代码块来创建并管理复杂的流程。在Dify Workflow中，循环编排通常通过`for`循环或者`while`循环来实现。

例如，假设你有一个列表需要对每个元素执行某个操作，你可以这样做：

from dify import Workflow

def process_item(item):
    # 这里是你处理单个元素的代码
    pass

with Workflow() as w:
    items = [item1, item2, item3]  # 你的待处理列表
    for item in items:
        result = w.run(process_item, item)

在这个例子中，`process_item`函数会在每次迭代中被依次调用，传入列表中的每一个元素。`w.run()`会返回结果，整个过程会被自动串行执行。

如果你需要并行处理，可以考虑使用`map`函数：

results = w.map(process_item, items)

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dify workflow中if else源码

Dify Workflow是一款流程管理工具，它通常用于自动化工作流程，比如基于条件的决策逻辑。`if-else`语句在这种场景下的源码可能是用来控制流程分支的，例如：

def process_task(task):
    if task.status == 'pending':
        # 如果任务状态为待处理
        handle_pending_task(task)
    elif task.status == 'in_progress':
        # 如果任务状态为进行中
        handle_in_progress_task(task)
    else:
        # 其他情况，如完成或已取消
        handle_completed_or_cancelled_task(task)

在这个例子中，`if`检查任务的状态，如果状态是"pending"（等待），就执行`handle_pending_task`函数；如果是"in_progress"（进行中），则执行`handle_in_progress_task`；其他情况（非"pending"和"in_progress"）则执行`handle_completed_or_cancelled_task`。

dify workflow中并行源码

Dify Workflow是一个用于数据科学项目管理和自动化的工作流管理系统。它允许用户通过简单的图形界面创建、组织和运行复杂的任务流程，包括并行操作。在Dify Workflow中，并行源码通常指的是利用其支持的任务并行化功能，例如将工作拆分成多个子任务并发执行。

当涉及到并行源码时，你可能会看到类似于`with dsl.Parallelism(n)`这样的语法，这里的`n`代表并发任务的数量。这会告诉Dify Workflow系统如何将任务分解到多个节点上同时执行，提高整体效率。例如：

from dify.dsl import *

# 定义并行任务
@task(apply_with=Parallelism(4))
def parallel_task(data):
    # 这里可以包含多个步骤，每个步骤都会在一个单独的线程或进程中运行
    result = process_data(data)
    analyze_results(result)

# 然后在工作流中调用这个任务
workflow = MyWorkflow()
workflow.run(parallel_task(data_list))