Conceitos Importantes

Entender estes dois conceitos é fundamental para construir com o Datallog.

Tasks

Uma automação Datallog é um fluxo de trabalho composto por uma ou mais tasks.

• Cada task é uma função Python com um decorator como @core_task ou @task.
• O decorator @core_task marca o ponto de entrada da sua automação.
• As tasks passam dados umas para as outras retornando um objeto JSON serializável. A saída de um task torna-se a entrada (seed) da próxima.

Paralelização Automática

O Datallog pode paralelizar automaticamente o seu fluxo de trabalho.

• Se uma task retorna uma lista de itens, o Datallog invocará a próxima task para cada item em paralelo.
• Este comportamento de "bifurcação" (forking) permite processar grandes conjuntos de dados de forma eficiente sem escrever qualquer código de concorrência complexo.

Para implantar sua automação na nuvem, você usaria os comandos datallog login e datallog push. Consulte a ajuda do comando (datallog <comando> --help) para obter mais detalhes. Boa programação!