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这份代码看上去平平无奇,就是一个节点分出两条线,再由两个节点汇合到一个节点。
实际上langgraph在里面起到了作用。
1、参数的兼容问题,只覆盖返回的。
2、自带并行机制,即如果一个节点没有返回,汇合节点会等另外一个节点。
所以我们用起来觉得很简单。
场景
模拟langgraph的并行功能,文件名叫做develop(意思是开发)。
有两个任务,backend(后端),front(前段),都不需要实际的代码,打印一行日志,正在开发后端,正在开发前段,并延时1-5秒,然后汇合到一个节点,开发完成。
代码
python
import time
import random
import logging
from typing import Annotated, List
from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph,START,END
import operator
# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
# 1. 定义共享状态
# 使用 Annotated 和 operator.add 确保并行节点的返回结果能安全地累加到列表中
class DevelopState(TypedDict):
logs: Annotated[List[str], operator.add]
backend_duration: float
frontend_duration: float
# 2. 定义后端开发节点
def backend_dev(state: DevelopState):
logger.info("🚀 [后端] 正在开发后端...")
# 随机延时 1-5 秒,模拟开发耗时
duration = random.uniform(1, 5)
time.sleep(duration)
logger.info(f"✅ [后端] 后端开发完成 (耗时 {duration:.2f}秒)")
return {
"logs": ["[后端] 开发完成"],
"backend_duration": duration
}
# 3. 定义前端开发节点
def front_dev(state: DevelopState):
logger.info("🎨 [前端] 正在开发前端...")
# 随机延时 1-5 秒,模拟开发耗时
duration = random.uniform(1, 5)
time.sleep(duration)
logger.info(f"✅ [前端] 前端开发完成 (耗时 {duration:.2f}秒)")
return {
"logs": ["[前端] 开发完成"],
"frontend_duration": duration
}
# 4. 定义汇合节点(项目整体完成)
def project_done(state: DevelopState):
total_time = max(state.get('backend_duration', 0), state.get('frontend_duration', 0))
logger.info(f"🏁 前后端均已就绪,项目开发完成!(并行阶段总耗时约 {total_time:.2f}秒)")
return {"logs": ["项目整体完成"]}
# 5. 构建 LangGraph 流程图
def create_develop_graph():
builder = StateGraph(DevelopState)
# 添加节点
builder.add_node("backend", backend_dev)
builder.add_node("front", front_dev)
builder.add_node("done", project_done)
# 添加边:实现 Fan-out (并行) 与 Fan-in (汇合)
# 从起点同时引出两条边 -> 触发并行执行
builder.add_edge(START, "backend")
builder.add_edge(START, "front")
# 两个任务都完成后,同时指向 done 节点 -> 触发汇合等待
builder.add_edge("backend", "done")
builder.add_edge("front", "done")
builder.add_edge("done", END)
return builder.compile()
# 创建工作流实例
dev_graph = create_develop_graph()
if __name__ == "__main__":
print("\n=== 开始启动项目开发流程 (LangGraph 并行演示) ===\n")
start_time = time.time()
# 执行工作流
final_state = dev_graph.invoke({"logs": []})
end_time = time.time()
total_duration = end_time - start_time
print("\n--------------------------------------------------")
print(f"📊 最终状态日志: {final_state['logs']}")
print(f"⏱️ 整个开发流程总耗时: {total_duration:.2f}秒")
print("💡 提示:如果总耗时接近后端和前端中较慢的那个时间,说明并行成功啦!")
print("--------------------------------------------------\n")