Workflow mit den Cloud-Clientbibliotheken ausführen

In dieser Kurzanleitung erfahren Sie, wie Sie einen Workflow ausführen und die Ausführungsergebnisse mit den Cloud-Clientbibliotheken aufrufen.

Weitere Informationen zum Installieren der Cloud-Clientbibliotheken und zum Einrichten der Entwicklungsumgebung finden Sie in der Übersicht zu Workflow-Clientbibliotheken.

Sie können die folgenden Schritte über das Google Cloud CLI entweder in Ihrem Terminal oder in Cloud Shell ausführen.

Hinweis

Von Ihrer Organisation definierte Sicherheitsbeschränkungen verhindern möglicherweise, dass die folgenden Schritte ausgeführt werden. Informationen zur Fehlerbehebung finden Sie unter Anwendungen in einer eingeschränkten Google Cloud -Umgebung entwickeln.

Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Erstellen Sie ein Google Cloud Projekt oder wählen Sie eines aus.

Rollen, die zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts erforderlich sind

Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Projektersteller“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen

So erstellen Sie ein Google Cloud -Projekt:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Google Cloud -Projekt, das Sie erstellen.
Wählen Sie das von Ihnen erstellte Google Cloud Projekt aus:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch den Namen Ihres Projekts in Google Cloud .

Wenn Sie für diese Anleitung ein vorhandenes Projekt verwenden, prüfen Sie, ob Sie die erforderlichen Berechtigungen haben. Wenn Sie ein neues Projekt erstellt haben, haben Sie bereits die erforderlichen Berechtigungen.

Prüfen Sie, ob für Ihr Google Cloud Projekt die Abrechnung aktiviert ist.

Workflows API aktivieren:

Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen

gcloud services enable workflows.googleapis.com

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Erstellen Sie ein Google Cloud Projekt oder wählen Sie eines aus.

Rollen, die zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts erforderlich sind

Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Projektersteller“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen

So erstellen Sie ein Google Cloud -Projekt:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Google Cloud -Projekt, das Sie erstellen.
Wählen Sie das von Ihnen erstellte Google Cloud Projekt aus:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch den Namen Ihres Projekts in Google Cloud .

Prüfen Sie, ob für Ihr Google Cloud Projekt die Abrechnung aktiviert ist.

Workflows API aktivieren:

Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

gcloud services enable workflows.googleapis.com

Richten Sie die Authentifizierung ein:
1. Sie benötigen die IAM-Rolle „Dienstkonten erstellen“ (roles/iam.serviceAccountCreator) und die IAM-Rolle „Projekt-IAM-Administrator“ (roles/resourcemanager.projectIamAdmin). Informationen zum Zuweisen von Rollen
2. Erstellen Sie das Dienstkonto:
```
gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME
```
  Ersetzen Sie SERVICE_ACCOUNT_NAME mit einem Namen für das Dienstkonto.
3. Weisen Sie dem Dienstkonto die IAM-Rolle roles/logging.logWriter zu.
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role=roles/logging.logWriter
```
  Dabei gilt:
  - SERVICE_ACCOUNT_NAME: der Name des Dienstkontos
  - PROJECT_ID: die Projekt-ID, unter der Sie das Dienstkonto erstellt haben
  Hinweis: Das Flag --role hat Einfluss darauf, auf welche Ressourcen in Ihrem Projekt das Dienstkonto zugreifen kann. Sie können diese Rollen später widerrufen oder zusätzliche Rollen erteilen.

Weitere Informationen zu Dienstkontorollen und -berechtigungen finden Sie unter Arbeitsablaufberechtigung für den Zugriff aufGoogle Cloud -Ressourcen erteilen.

Laden Sie das Git-Quellcodeverwaltungstool herunter und installieren Sie es, falls erforderlich.

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für Ihr Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Ausführen der Kurzanleitung benötigen:

Service Account User (roles/iam.serviceAccountUser)
Workflow-Administrator (roles/workflows.admin)

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

Beispielworkflow bereitstellen

Nachdem Sie einen Workflow definiert haben, stellen Sie ihn bereit, um ihn für die Ausführung verfügbar zu machen. Der Bereitstellungsschritt überprüft auch, ob die Quelldatei ausgeführt werden kann.

Der folgende Workflow sendet eine Anfrage an eine öffentliche API und gibt dann die Antwort der API zurück.

Erstellen Sie eine Textdatei mit dem Dateinamen myFirstWorkflow.yaml und folgendem Inhalt:

# This workflow accepts an optional "searchTerm" argument for the Wikipedia API.
# If no input arguments are provided or "searchTerm" is absent,
# it will fetch the day of the week in Amsterdam and use it as the search term.

main:
    params: [input]
    steps:
    - validateSearchTermAndRedirectToReadWikipedia:
        switch:
            - condition: '${map.get(input, "searchTerm") != null}'
              assign:
                - searchTerm: '${input.searchTerm}'
              next: readWikipedia
    - getCurrentTime:
        call: http.get
        args:
            url: https://timeapi.io/api/Time/current/zone?timeZone=Europe/Amsterdam
        result: currentTime
    - setFromCallResult:
        assign:
            - searchTerm: '${currentTime.body.dayOfWeek}'
    - readWikipedia:
        call: http.get
        args:
            url: 'https://en.wikipedia.org/w/api.php'
            query:
                action: opensearch
                search: '${searchTerm}'
        result: wikiResult
    - returnOutput:
            return: '${wikiResult.body[1]}'

Nachdem Sie den Workflow erstellt haben, können Sie ihn bereitstellen, aber nicht den Workflow ausführen:
```
gcloud workflows deploy myFirstWorkflow \
    --source=myFirstWorkflow.yaml \
    --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --location=CLOUD_REGION
```
Ersetzen Sie CLOUD_REGION durch einen unterstützten Speicherort für den Workflow. Die Standardregion, die in den Codebeispielen verwendet wird, ist us-central1.

Beispielcode abrufen

Sie können den Beispielcode aus GitHub klonen.

Klonen Sie das Repository der Beispiel-App auf Ihren lokalen Computer:
C#
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/dotnet-docs-samples.git
```
Sie können auch das Beispiel als ZIP-Datei herunterladen und extrahieren.
Go
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples.git
```
Sie können auch das Beispiel als ZIP-Datei herunterladen und extrahieren.
Java
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git
```
Sie können auch das Beispiel als ZIP-Datei herunterladen und extrahieren.
Node.js
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git
```
Sie können auch das Beispiel als ZIP-Datei herunterladen und extrahieren.
Python
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
```
Sie können auch das Beispiel als ZIP-Datei herunterladen und extrahieren.

Wechseln Sie in das Verzeichnis, das den Workflows-Beispielcode enthält:

C#

cd dotnet-docs-samples/workflows/api/Workflow.Samples/

Go

cd golang-samples/workflows/executions/

Java

cd java-docs-samples/workflows/cloud-client/

Node.js

cd nodejs-docs-samples/workflows/quickstart/

Python

cd python-docs-samples/workflows/cloud-client/

Sehen Sie sich den Beispielcode an: Jede Beispiel-App führt folgende Schritte aus:

Richtet die Cloud-Clientbibliotheken für Workflows ein.
Führt einen Workflow aus.
Fragt die Ausführung des Workflows (mit exponentiellem Backoff) ab, bis die Ausführung beendet ist.
Druckt die Ausführungsergebnisse.

C#


using Google.Cloud.Workflows.Common.V1;
using Google.Cloud.Workflows.Executions.V1;
using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

public class ExecuteWorkflowSample
{
    /// <summary>
    /// Execute a workflow and return the execution operation.
    /// </summary>
    /// <param name="projectID">Your Google Cloud Project ID.</param>
    /// <param name="locationID">The region where your workflow is located.</param>
    /// <param name="workflowID">Your Workflow ID.</param>
    /// <returns>
    /// An Execute object representing the completed workflow execution.
    /// </returns>
    public async Task<Execution> ExecuteWorkflow(
        string projectId = "YOUR-PROJECT-ID",
        string locationID = "YOUR-LOCATION-ID",
        string workflowID = "YOUR-WORKFLOW-ID")
    {
        // Initialize the client.
        ExecutionsClient client = await ExecutionsClient.CreateAsync();

        // Build the parent location path.
        WorkflowName parent = new WorkflowName(projectId, locationID, workflowID);

        // Create an execution request.
        CreateExecutionRequest createExecutionRequest = new CreateExecutionRequest
        {
            ParentAsWorkflowName = parent,
        };

        // Execute the operation.
        Execution execution = await client.CreateExecutionAsync(createExecutionRequest);
        Console.WriteLine("- Execution started...");

        TimeSpan backoffDelay = TimeSpan.FromSeconds(1);
        TimeSpan maxBackoffDelay = TimeSpan.FromSeconds(16);

        // Keep polling the state until the execution finishes, using exponential backoff.
        while (execution.State == Execution.Types.State.Active)
        {
            await Task.Delay(backoffDelay);

            // Implement exponential backoff by doubling the delay, but limiting it to a practical duration.
            backoffDelay = (backoffDelay < maxBackoffDelay) ? backoffDelay * 2 : maxBackoffDelay;

            execution = await client.GetExecutionAsync(execution.Name);
        }

        // Print results.
        Console.WriteLine($"Execution finished with state: {execution.State}");
        Console.WriteLine($"Execution results: {execution.Result}");

        // Return the fetched execution.
        return execution;
    }
}

Go

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	workflowexecutions "google.golang.org/api/workflowexecutions/v1"
)

// Execute a workflow and print the execution results.
//
// For more information about Workflows see:
// https://cloud.google.com/workflows/docs/overview
func executeWorkflow(w io.Writer, projectID, workflowID, locationID string) error {
	// TODO(developer): Uncomment and update the following lines:
	// projectID := "YOUR_PROJECT_ID"
	// workflowID := "YOUR_WORKFLOW_ID"
	// locationID := "YOUR_LOCATION_ID"

	ctx := context.Background()

	// Construct the location path.
	parent := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/workflows/%s", projectID, locationID, workflowID)

	// Create execution client.
	client, err := workflowexecutions.NewService(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("workflowexecutions.NewService error: %w", err)
	}

	// Get execution service.
	service := client.Projects.Locations.Workflows.Executions

	// Build and run the new workflow execution.
	res, err := service.Create(parent, &workflowexecutions.Execution{}).Do()
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("service.Create.Do error: %w", err)
	}
	fmt.Fprintln(w, "- Execution started...")

	// Set initial value for backoff delay in one second.
	backoffDelay := time.Second

	for res.State == "ACTIVE" {
		time.Sleep(backoffDelay)

		// Request the updated state for the execution.
		getReq := service.Get(res.Name)
		res, err = getReq.Do()
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("getReq error: %w", err)
		}

		// Double the delay to provide exponential backoff (capped at 16 seconds).
		if backoffDelay < time.Second*16 {
			backoffDelay *= 2
		}
	}

	fmt.Fprintf(w, "Execution finished with state: %s\n", res.State)
	fmt.Fprintf(w, "Execution results: %s\n", res.Result)

	return nil
}

Java

// Imports the Google Cloud client library

import com.google.cloud.workflows.executions.v1.CreateExecutionRequest;
import com.google.cloud.workflows.executions.v1.Execution;
import com.google.cloud.workflows.executions.v1.ExecutionsClient;
import com.google.cloud.workflows.executions.v1.WorkflowName;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class WorkflowsQuickstart {

  private static final String PROJECT = System.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT");
  private static final String LOCATION = System.getenv().getOrDefault("LOCATION", "us-central1");
  private static final String WORKFLOW =
      System.getenv().getOrDefault("WORKFLOW", "myFirstWorkflow");

  public static void main(String... args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
    if (PROJECT == null) {
      throw new IllegalArgumentException(
          "Environment variable 'GOOGLE_CLOUD_PROJECT' is required to run this quickstart.");
    }
    workflowsQuickstart(PROJECT, LOCATION, WORKFLOW);
  }

  private static volatile boolean finished;

  public static void workflowsQuickstart(String projectId, String location, String workflow)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs
    // to be created once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your
    // requests, call the "close" method on the client to safely clean up any remaining background
    // resources.
    try (ExecutionsClient executionsClient = ExecutionsClient.create()) {
      // Construct the fully qualified location path.
      WorkflowName parent = WorkflowName.of(projectId, location, workflow);

      // Creates the execution object.
      CreateExecutionRequest request =
          CreateExecutionRequest.newBuilder()
              .setParent(parent.toString())
              .setExecution(Execution.newBuilder().build())
              .build();
      Execution response = executionsClient.createExecution(request);

      String executionName = response.getName();
      System.out.printf("Created execution: %s%n", executionName);

      long backoffTime = 0;
      long backoffDelay = 1_000; // Start wait with delay of 1,000 ms
      final long backoffTimeout = 10 * 60 * 1_000; // Time out at 10 minutes
      System.out.println("Poll for results...");

      // Wait for execution to finish, then print results.
      while (!finished && backoffTime < backoffTimeout) {
        Execution execution = executionsClient.getExecution(executionName);
        finished = execution.getState() != Execution.State.ACTIVE;

        // If we haven't seen the results yet, wait.
        if (!finished) {
          System.out.println("- Waiting for results");
          Thread.sleep(backoffDelay);
          backoffTime += backoffDelay;
          backoffDelay *= 2; // Double the delay to provide exponential backoff.
        } else {
          System.out.println("Execution finished with state: " + execution.getState().name());
          System.out.println("Execution results: " + execution.getResult());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

const {ExecutionsClient} = require('@google-cloud/workflows');
const client = new ExecutionsClient();
/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'my-project';
// const location = 'us-central1';
// const workflow = 'myFirstWorkflow';
// const searchTerm = '';

/**
 * Executes a Workflow and waits for the results with exponential backoff.
 * @param {string} projectId The Google Cloud Project containing the workflow
 * @param {string} location The workflow location
 * @param {string} workflow The workflow name
 * @param {string} searchTerm Optional search term to pass to the Workflow as a runtime argument
 */
async function executeWorkflow(projectId, location, workflow, searchTerm) {
  /**
   * Sleeps the process N number of milliseconds.
   * @param {Number} ms The number of milliseconds to sleep.
   */
  function sleep(ms) {
    return new Promise(resolve => {
      setTimeout(resolve, ms);
    });
  }
  const runtimeArgs = searchTerm ? {searchTerm: searchTerm} : {};
  // Execute workflow
  try {
    const createExecutionRes = await client.createExecution({
      parent: client.workflowPath(projectId, location, workflow),
      execution: {
        // Runtime arguments can be passed as a JSON string
        argument: JSON.stringify(runtimeArgs),
      },
    });
    const executionName = createExecutionRes[0].name;
    console.log(`Created execution: ${executionName}`);

    // Wait for execution to finish, then print results.
    let executionFinished = false;
    let backoffDelay = 1000; // Start wait with delay of 1,000 ms
    console.log('Poll every second for result...');
    while (!executionFinished) {
      const [execution] = await client.getExecution({
        name: executionName,
      });
      executionFinished = execution.state !== 'ACTIVE';

      // If we haven't seen the result yet, wait a second.
      if (!executionFinished) {
        console.log('- Waiting for results...');
        await sleep(backoffDelay);
        backoffDelay *= 2; // Double the delay to provide exponential backoff.
      } else {
        console.log(`Execution finished with state: ${execution.state}`);
        console.log(execution.result);
        return execution.result;
      }
    }
  } catch (e) {
    console.error(`Error executing workflow: ${e}`);
  }
}

executeWorkflow(projectId, location, workflowName, searchTerm).catch(err => {
  console.error(err.message);
  process.exitCode = 1;
});

Python

import time

from google.cloud import workflows_v1
from google.cloud.workflows import executions_v1

from google.cloud.workflows.executions_v1.types import executions

# TODO(developer): Update and uncomment the following lines.
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# location = "YOUR_LOCATION"  # For example: us-central1
# workflow_id = "YOUR_WORKFLOW_ID"  # For example: myFirstWorkflow

# Initialize API clients.
execution_client = executions_v1.ExecutionsClient()
workflows_client = workflows_v1.WorkflowsClient()

# Construct the fully qualified location path.
parent = workflows_client.workflow_path(project_id, location, workflow_id)

# Execute the workflow.
response = execution_client.create_execution(request={"parent": parent})
print(f"Created execution: {response.name}")

# Wait for execution to finish, then print results.
execution_finished = False
backoff_delay = 1  # Start wait with delay of 1 second.
print("Poll for result...")

# Keep polling the state until the execution finishes,
# using exponential backoff.
while not execution_finished:
    execution = execution_client.get_execution(
        request={"name": response.name}
    )
    execution_finished = execution.state != executions.Execution.State.ACTIVE

    # If we haven't seen the result yet, keep waiting.
    if not execution_finished:
        print("- Waiting for results...")
        time.sleep(backoff_delay)
        # Double the delay to provide exponential backoff.
        backoff_delay *= 2
    else:
        print(f"Execution finished with state: {execution.state.name}")
        print(f"Execution results: {execution.result}")

Beispielcode ausführen

Sie können den Beispielcode ausführen und Ihren Workflow ausführen. Bei der Ausführung eines Workflows wird die bereitgestellte Workflowdefinition ausgeführt, die dem Workflow zugeordnet ist.

Installieren Sie zuerst die Abhängigkeiten, um das Beispiel auszuführen:
C#
```
dotnet restore
```
Go
```
go mod download
```
Java
```
mvn compile
```
Node.js
```
npm install -D tsx
```
Python
```
pip3 install -r requirements.txt
```

Führen Sie das Script aus:

C#

GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID LOCATION=CLOUD_REGION WORKFLOW=WORKFLOW_NAME dotnet run

Go

GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID LOCATION=CLOUD_REGION WORKFLOW=WORKFLOW_NAME go run .

Java

GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID LOCATION=CLOUD_REGION WORKFLOW=WORKFLOW_NAME mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=com.example.workflows.WorkflowsQuickstart

Node.js

npx tsx index.js

Python

GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID LOCATION=CLOUD_REGION WORKFLOW=WORKFLOW_NAME python3 main.py

Ersetzen Sie Folgendes:

PROJECT_ID: Ihr Google Cloud Projektname
CLOUD_REGION: Der Speicherort Ihres Workflows (Standardeinstellung: us-central1)
WORKFLOW_NAME: Der Name Ihres Workflows (Standard: myFirstWorkflow)

Die Ausgabe sieht etwa so aus:

Execution finished with state: SUCCEEDED
Execution results: ["Thursday","Thursday Night Football","Thursday (band)","Thursday Island","Thursday (album)","Thursday Next","Thursday at the Square","Thursday's Child (David Bowie song)","Thursday Afternoon","Thursday (film)"]

Daten in einer Ausführungsanfrage übergeben

Je nach Sprache der Clientbibliothek können Sie auch ein Laufzeitargument in einer Ausführungsanfrage übergeben. Beispiel:

C#


public class ExecuteWorkflowWithArgumentsSample
{
    /// <summary>
    /// Execute a workflow with arguments and return the execution operation.
    /// </summary>
    /// <param name="projectID">Your Google Cloud Project ID.</param>
    /// <param name="locationID">The region where your workflow is located.</param>
    /// <param name="workflowID">Your Workflow ID.</param>
    /// <returns>
    /// An Execute object representing the completed workflow execution.
    /// </returns>
    public async Task<Execution> ExecuteWorkflowWithArguments(
        string projectId = "YOUR-PROJECT-ID",
        string locationID = "YOUR-LOCATION-ID",
        string workflowID = "YOUR-WORKFLOW-ID")
    {
        // Initialize the client.
        ExecutionsClient client = await ExecutionsClient.CreateAsync();

        // Build the parent location path.
        WorkflowName parent = new WorkflowName(projectId, locationID, workflowID);

        // Serialize the argument.
        string argument = JsonSerializer.Serialize(new
        {
            searchTerm = "Cloud"
        });

        // Create an execution request.
        CreateExecutionRequest createExecutionRequest = new CreateExecutionRequest
        {
            ParentAsWorkflowName = parent,
            Execution = new Execution
            {
                Argument = argument,
            }
        };

        // Execute the operation and recieve the execution.
        Execution execution = await client.CreateExecutionAsync(createExecutionRequest);
        Console.WriteLine("- Execution started...");

        TimeSpan backoffDelay = TimeSpan.FromSeconds(1);
        TimeSpan maxBackoffDelay = TimeSpan.FromSeconds(16);

        // Keep polling the state until the execution finishes, using exponential backoff.
        while (execution.State == Execution.Types.State.Active)
        {
            await Task.Delay(backoffDelay);

            // Implement exponential backoff by doubling the delay, but limiting it to a practical duration.
            backoffDelay = (backoffDelay < maxBackoffDelay) ? backoffDelay * 2 : maxBackoffDelay;

            execution = await client.GetExecutionAsync(execution.Name);
        }

        // Print results.
        Console.WriteLine($"Execution finished with state: {execution.State}");
        Console.WriteLine($"Execution results: {execution.Result}");

        // Return the fetched execution.
        return execution;
    }
}

Go

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	workflowexecutions "google.golang.org/api/workflowexecutions/v1"
)

// Execute a workflow with arguments and print the execution results.
//
// For more information about Workflows see:
// https://cloud.google.com/workflows/docs/overview
func executeWorkflowWithArguments(w io.Writer, projectID, workflowID, locationID string) error {
	// TODO(developer): Uncomment and update the following lines:
	// projectID := "YOUR_PROJECT_ID"
	// workflowID := "YOUR_WORKFLOW_ID"
	// locationID := "YOUR_LOCATION_ID"

	ctx := context.Background()

	// Construct the location path.
	parent := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/workflows/%s", projectID, locationID, workflowID)

	// Create execution client.
	client, err := workflowexecutions.NewService(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("workflowexecutions.NewService error: %w", err)
	}

	// Get execution service.
	service := client.Projects.Locations.Workflows.Executions

	// Create argument.
	argument := struct {
		SearchTerm string `json:"searchTerm"`
	}{
		SearchTerm: "Cloud",
	}

	// Encode argument to JSON.
	argumentEncoded, err := json.Marshal(argument)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("json.Marshal error: %w", err)
	}

	// Build and run the new workflow execution adding the argument.
	res, err := service.Create(parent, &workflowexecutions.Execution{
		Argument: string(argumentEncoded),
	}).Do()
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("service.Create.Do error: %w", err)
	}
	fmt.Fprintln(w, "- Execution started...")

	// Set initial value for backoff delay in one second.
	backoffDelay := time.Second

	for res.State == "ACTIVE" {
		time.Sleep(backoffDelay)

		// Request the updated state for the execution.
		getReq := service.Get(res.Name)
		res, err = getReq.Do()
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("getReq error: %w", err)
		}

		// Double the delay to provide exponential backoff (capped at 16 seconds).
		if backoffDelay < time.Second*16 {
			backoffDelay *= 2
		}
	}

	fmt.Fprintf(w, "Execution finished with state: %s\n", res.State)
	fmt.Fprintf(w, "Execution arguments: %s", res.Argument)
	fmt.Fprintf(w, "Execution results: %s\n", res.Result)

	return nil
}

Java

// Creates the execution object
CreateExecutionRequest request =
    CreateExecutionRequest.newBuilder()
        .setParent(parent.toString())
        .setExecution(Execution.newBuilder().setArgument("{\"searchTerm\":\"Friday\"}").build())
        .build();

Node.js

// Execute workflow
try {
  const createExecutionRes = await client.createExecution({
    parent: client.workflowPath(projectId, location, workflow),
    execution: {
      argument: JSON.stringify({"searchTerm": "Friday"})
    }
});
const executionName = createExecutionRes[0].name;

Python

import time

from google.cloud import workflows_v1
from google.cloud.workflows import executions_v1

from google.cloud.workflows.executions_v1.types import executions

# TODO(developer): Update and uncomment the following lines.
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# location = "YOUR_LOCATION"  # For example: us-central1
# workflow_id = "YOUR_WORKFLOW_ID"  # For example: myFirstWorkflow

# Initialize API clients.
execution_client = executions_v1.ExecutionsClient()
workflows_client = workflows_v1.WorkflowsClient()

# Construct the fully qualified location path.
parent = workflows_client.workflow_path(project_id, location, workflow_id)

# Execute the workflow adding an dictionary of arguments.
# Find more information about the Execution object here:
# https://cloud.google.com/python/docs/reference/workflows/latest/google.cloud.workflows.executions_v1.types.Execution
execution = executions_v1.Execution(
    name=parent,
    argument='{"searchTerm": "Cloud"}',
)

response = execution_client.create_execution(
    parent=parent,
    execution=execution,
)
print(f"Created execution: {response.name}")

# Wait for execution to finish, then print results.
execution_finished = False
backoff_delay = 1  # Start wait with delay of 1 second.
print("Poll for result...")

# Keep polling the state until the execution finishes,
# using exponential backoff.
while not execution_finished:
    execution = execution_client.get_execution(
        request={"name": response.name}
    )
    execution_finished = execution.state != executions.Execution.State.ACTIVE

    # If we haven't seen the result yet, keep waiting.
    if not execution_finished:
        print("- Waiting for results...")
        time.sleep(backoff_delay)
        # Double the delay to provide exponential backoff.
        backoff_delay *= 2
    else:
        print(f"Execution finished with state: {execution.state.name}")
        print(f"Execution results: {execution.result}")

Weitere Informationen zum Übergeben von Laufzeitargumenten finden Sie unter Laufzeitargumente in einer Ausführungsanfrage übergeben.

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