เราจะทำให้ program ที่มีขั้นตอนการทำงานที่ซับซ้อน และ ต้องแบ่งงานให้กับ programmer หลายๆ คนได้อย่างไร ?
หลายๆคน คงได้อ่านหนังสือเกี่ยว software engineering มาหลายๆ เล่ม ก็จะมีข้อเสนอแนะหลายวิธี แต่วันนี้ผมจะมาพูดถึงการควบคุมลำดับการทำงานของ program ที่ซับซ้อน ให้ง่ายขึ้นด้วยการสร้าง workflow engine system ขึ้นมาใช้เอง ลองกลับไปอ่านบทความก่อนหน้านี้ สร้าง business workflow process system ด้วย networkx.org
จากที่เคยเขียนเกี่ยวกับ networkX เราก็จะใช้ความสามารถของ networkX มาควบคุมการทำงานของ workflow โดยใช้เทคนิคของการเรียก function ด้วย string ผ่าน getattr function ใน python และใช้ successors function
ตัวอย่าง code

เพื่อนๆ คงจะพอเห็นแนวแล้วว่า flow control ของ program จะใช้ successors และเราก็สามารถเทียบกับ edge data ( ในกรณีนี้คือ choice: ‘b’ และ choice: ‘c’ ) เพื่อเลือก successor ที่สอดคล้องกับ edge data
ถ้าใช้วิธีการนี้เราก็สามารถแบ่งงานกับ programmer ในทีมได้ง่ายขึ้น เพราะแต่ละคนไม่ต้องสนใจว่า code ที่ตัวเองเขียนจะต้องถูกเรียกไปที่ไหน ซึ่งลองจินตนาการว่า function ที่จะถูกเรียกใช้งานต่อไปเขียนด้วย programmer อีกคนในทีม เป็นการ decoupling ผ่านวิธีการสร้าง workflow engine
Get in Touch with us
Related Posts
- NVIDIA、Microsoft、OpenAI、Google、Oracle 以及 AMD:正在共同推动 AI 泡沫如何形成?
- The Real AI Bubble: How NVIDIA, Microsoft, OpenAI, Google, Oracle — and Now AMD — Shape the Future of Compute
- 深度学习在房地产开发中的应用
- Deep Learning in Property Development
- 代码修复与遗留系统维护服务 —— Simplico 助力企业保持系统稳定、安全、高效
- Code Fixing & Legacy System Maintenance — Keep Your Business Running Smoothly with Simplico
- Python 深度学习在工厂自动化中的应用:2025 全面指南
- Python Deep Learning in Factory Automation: A Complete Guide (2025)
- 工厂 / 制造业专用 Python 开发与培训服务
- Python Development & Industrial Automation Training Services
- 为什么 Python + Django 是现代电商系统的最佳技术栈(完整指南 + 定价方案)
- Why Python + Django Is the Best Tech Stack for Building Modern eCommerce Platforms (Complete Guide + Pricing Plans)
- 三十六计现代商业版:理解中国企业竞争、谈判与战略思维的终极指南
- The 36 Chinese Business Stratagems: A Modern Guide to Understanding How Chinese Companies Compete and Win
- 理解机器学习中的 Training、Validation、Testing
- Understanding Training, Validation, and Testing in Machine Learning
- 深入理解神经网络
- Understanding Neural Networks Deeply
- AI 商品真伪鉴定系统:为现代零售品牌打造的智能解决方案
- AI-Powered Product Authenticity Verification for Modern Retail Brands













