Temporal Python Pro
Temporal Python SDK による耐久性のあるワークフローの構築
信頼性の高い分散システムの構築は複雑です。このスキルでは、耐久性のあるワークフローオーケストレーション、エラーハンドリング、本番環境デプロイメントに関する Temporal Python SDK の専門的なガイダンスを提供します。
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オンにして利用開始
テストする
「Temporal Python Pro」を使用しています。 注文フルフィルメントのワークフローを作成する
期待される結果:
@workflow.defn を使用したワークフローの定義、適切なリトライポリシーとタイムアウト設定を備えた validate_order、charge_payment、send_confirmation アクティビティの実装
「Temporal Python Pro」を使用しています。 補償による支払い失敗の処理
期待される結果:
ActivityError をキャッチする try/except パターン、refund_payment 補償アクティビティの実装、ワークフローキャンセルイベントの発行を示す
セキュリティ監査
安全Static analysis scanned 0 files with 0 lines. Risk score is 0/100. No suspicious patterns detected. This is a prompt-only skill providing guidance on Temporal Python SDK usage without executable code. Safe for publication.
品質スコア
作れるもの
マイクロサービスオーケストレーション
補償ロジックを備えたサガパターンを使用して、複数のサービス間で分散トランザクションを調整します。
長期実行ビジネスポロセス
自動状態永続化とリカバリを備えた、数時間から数年に及ぶワークフローを実装します。
データ処理パイプライン
並列バッチ処理とエラーハンドリングを備えた多段階データ変換ワークフローを構築します。
これらのプロンプトを試す
ユーザーの注文を処理する基本的な Temporal ワークフローを Python で作成するのを手伝ってください。注文の検証、支払いの請求、確認メールの送信が必要です。ワークフロー定義とアクティビティ実装を示してください。
レート制限のある外部 API を呼び出すアクティビティのリトライポリシーを設定する必要があります。この API は 1 分あたり 100 リクエストを許可しており、429 エラーを返す可能性があります。どのようなリトライポリシー設定を使用すべきですか？
実行中のワークフローをユーザーがキャンセルできるようにするシグナルハンドラをどのように実装しますか？シグナルの検証、キャンセルの適切な処理、補償アクティビティの発行方法を示してください。
タイムスキッピングを使用して 30 日間に及ぶワークフローをテストする必要があります。ワークフローがすべてのアクティビティを正しい順序で完了し、タイムアウトシナリオを処理することを検証するテストを作成してください。
ベストプラクティス
- ワークフローはオーケストレーションロジックに集中させ、すべての外部呼び出しはアクティビティに移動させる
- 決定論のために datetime モジュールや random モジュールの代わりに workflow.now() と workflow.random() を使用する
- 一時的な失敗での安全なリトライを確保するために、冪等性のあるアクティビティを実装する
- 適切なタイムアウトを設定する：schedule_to_close は総期間用、start_to_close は単一試行用
- 長期実行ワークフローの高速フィードバックのためにタイムスキッピングテスト環境を使用する
回避
- ワークフローコードで datetime.now() や random.random() を直接使用すると決定論が破られる
- アクティビティを使用せずにワークフローから直接 API 呼び出しを行う
- ActivityError をワークフローで処理せず、補償を実装する能力を失う
- 非同期アクティビティで同期コードを使用して非同期イベントループをブロックする
- アクティビティ間で大量のデータを送信することで 2MB のペイロードサイズ制限を超える