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Die Hello-Pipeline

KI-gestützte Übersetzung - mehr erfahren & Verbesserungen vorschlagen

Die meisten unserer Trainingskurse verwenden eine einfache domänenunabhängige pipeline, um Nextflow-Konzepte und -Mechanismen zu demonstrieren. Der Hello Nextflow-Kurs zeigt, wie diese pipeline Schritt für Schritt entwickelt wird, wobei jede Design- und Implementierungsentscheidung erklärt wird. Andere Trainings verwenden diese pipeline oder Teile davon als Ausgangspunkt.

Diese Seite fasst den Zustand der pipeline nach Abschluss des Hello Nextflow-Kurses zusammen.

Kurzbeschreibung

Der Hello-workflow nimmt eine CSV-Datei mit Grüßen, schreibt sie in separate Dateien, konvertiert jede in Großbuchstaben, sammelt sie wieder zusammen und gibt eine einzelne Textdatei aus, die ein ASCII-Bild einer lustigen Figur enthält, die die Grüße sagt.

Workflow-Schritte (Prozesse)

Die vier Schritte sind als Nextflow-processes implementiert (sayHello, convertToUpper, collectGreetings und cowpy), die in separaten Modul-Dateien gespeichert sind.

  1. sayHello: Schreibt jeden Gruß in eine eigene Ausgabedatei (z.B. "Hello-output.txt")
  2. convertToUpper: Konvertiert jeden Gruß in Großbuchstaben (z.B. "HELLO")
  3. collectGreetings: Sammelt alle Großbuchstaben-Grüße in einer einzelnen Batch-Datei
  4. cowpy: Generiert ASCII-Kunst mit dem cowpy-Tool

Diagramm

sayHello*-output.txtconvertToUpperUPPER-*collectGreetingsCOLLECTED-trio-output.txtHELLOBONJOURHOLàHello, English, 123 Bonjour, French, 456Holà, Spanish, 789greetings.csvHELLOBONJOURHOLàUPPER-Hello-output.txtUPPER-Bonjour-output.txtUPPER-Holà-output.txtcowPycowpy-COLLECTED-trio-output.txt--batch triotrio-report.txtThere were 3 greetingsin this batch.--input_________/ HOLà \| HELLO |\ BONJOUR /--------- \ ,+*^^*+___+++_ \ ,*^^^^ ) \ _+* ^**+_ \ +^ _ _++*+_+++_, ) _+^^*+_ ( ,+*^ ^ \+_ ) { ) ( ,( ,_+--+--, ^) ^\ { (\@) } f ,( ,+-^ __*_*_ ^^\_ ^\ ) {:;-/ (_+*-+^^^^^+*+*<_ _++_)_ ) ) / ( / ( ( ,___ ^*+_+* ) < < \ U _/ ) *--< ) ^\-----++__) ) ) ) ( ) _(^)^^)) ) )\^^^^^))^*+/ / / ( / (_))_^)) ) ) ))^^^^^))^^^)__/ +^^ ( ,/ (^))^)) ) ) ))^^^^^^^))^^) _) *+__+* (_))^) ) ) ))^^^^^^))^^^^^)____*^ \ \_)^)_)) ))^^^^^^^^^^))^^^^) (_ ^\__^^^^^^^^^^^^))^^^^^^^) ^\___ ^\__^^^^^^))^^^^^^^^)\\ ^^^^^\uuu/^^\uuu/^^^^\^\^\^\^\^\^\^\ ___) >____) >___ ^\_\_\_\_\_\_\) ^^^//\\_^^//\\_^ ^(\_\_\_\) ^^^ ^^ ^^^ ^

Ergebnisse

Die Ergebnisse werden in einem Verzeichnis namens results/ veröffentlicht, und die endgültige Ausgabe der pipeline (bei Ausführung mit Standardparametern) ist eine Klartextdatei mit ASCII-Kunst eines Truthahns, der die Grüße in Großbuchstaben sagt.

results/cowpy-COLLECTED-test-batch-output.txt
  _________
/ BONJOUR \
| HELLO   |
\ HOLà    /
---------
  \                                  ,+*^^*+___+++_
  \                           ,*^^^^              )
    \                       _+*                     ^**+_
    \                    +^       _ _++*+_+++_,         )
              _+^^*+_    (     ,+*^ ^          \+_        )
            {       )  (    ,(    ,_+--+--,      ^)      ^\
            { (\@)    } f   ,(  ,+-^ __*_*_  ^^\_   ^\       )
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Je nach Kurs, in dem die pipeline vorgestellt wird, können kleine Abweichungen in den Details auftreten.

Seqera

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