Kolibri

Kolibri ay isang magagamit muli Django app para sa pagdisenyo at Isinasagawa asynchronous proseso at workflows. & Nbsp; A workflow ay isang koleksyon ng mga hakbang sa isang tinukoy na order, data processing sa bawat hakbang. Maaaring basagin Isang hakbang sa daloy kung ang isang exception ay itataas at / o sa isang tinukoy na hakbang ay maaaring naisakatuparan upang mahawakan ang isang tiyak na exception. Kolibri gumagamit kintsay upang mahawakan processing sa background. Lahat ng mga processors at workflows ay maaari lamang na nagsimula sa pamamagitan ng mga miyembro ng kawani, ngunit mas pinong haspe access control ay maaaring ipatupad sa susunod na bersyon.
Ang mga proyekto kayong makapagsimula dahil kailangan ko upang makontrol kung paano ko idadagdag ang nilalaman sa isang proyekto photo ako ng pagbubuo sa django. Ang mga proyekto na kasangkot maraming mga mabigat na proseso tulad ng thumbnail henerasyon at processing metadata. Pagdaragdag ng nilalaman ay binubuo ng mga hakbang na kailangang gawin sa isang tiyak na pagkakasunod-sunod, at kailangan ko upang kontrolin kung ano ang aksyon na kumuha ng kung sa isang hakbang throws ng exception. Ako ay gumagamit ng celery, ngunit ang pagdaragdag ng isang bagong hakbang o proseso ay nakakapagod at nais ko na mas dynamic na paraan ng pagtukoy at pamamahala ng processors.
Ang kasalukuyang pagpapatupad ay hindi matatag at isang patunay ng konsepto. Comments very welcome, lalo na sa kung paano upang masubaybayan katayuan ng proseso ng celery at magbigay ng feedback sa mga user.
Pag-install
PIP install django-Kolibri
o
hg clone https://bitbucket.org/weholt/django-kolibri python setup.py install
& Nbsp; itakda STATIC_ROOT at STATIC_URL in settings.py
& Nbsp; add Kolibri 'sa iyong naka-install na apps
& Nbsp; idagdag ang url (r '^ Kolibri /', isama ('kolibri.urls')), sa iyong urls.py
Ito ay magiging matalino upang basahin sa pamamagitan usage.txt unang para sa isang mas detalyadong tutorial o eksperimento sa mga nagtatrabaho halimbawa ng proyekto na ibinigay sa source, na magagamit sa bitbucket

Features .

• proseso asynchronous, na maaaring proseso item / querysets o execute proseso na hindi kaugnay sa mga tiyak na mga modelo o pagkakataon (pagpapadala ng email, mga filesystem scanning etc)
• ikonekta ang ilang mga processors sa workflows, na may exception paghawak, clean-up na mga hakbang at isang opsyonal na matatas interface
• template tag upang mahawakan ang pagpapatupad ng mga processors / workflows para sa isang item o queryset sa iyong template
• integration aksyon admin para sa iyong modelo
• dashboard listing tumatakbo processors
• isang konsepto ng nakabinbing processors at isang kasaysayan ng kung ano ay na-proseso kaya hindi mo na maipatupad ang hindi kailangang processesors o workflows
• user exclusive processors kaya dalawang mga gumagamit ay maaaring execute ang parehong processor sa parehong oras na walang hawakan ang parehong data
• pag-log at kasaysayan, na may mga direktang link sa mga proseso pagkakataon
• integration ajax gamit jquery

Ano ang bago sa release na ito:

• Suporta para sa input ng user. Tingnan ibaba ng paglalarawan na paggamit para sa karagdagang impormasyon.

Ano ang bago sa bersyon 0.1.1 Alpha:

• Added suporta para lamang sa pagpapatakbo ng isang processor isang beses para sa isang pagkakataon.

Kinakailangan :

• sawa
• Django
• kintsay
• django-kintsay