本文使用 Dify v0.9.2 版本，主要介绍 Dify 通过导入 DSL（或 URL）文件创建（或导出）Workflow 的操作过程及源码分析实现过程。Dify通过导入DSL文件创建Workflow过程及实现：https://z0yrmerhgi8.feishu.cn/wiki/KVIWwrcPMiOdDhk4FngcHrlgnJc

一.导入 DSL 文件创建 Workflow 过程

1.导入操作过程

点击"导入 DSL 文件"后，会弹出"导入 DSL"框，如下所示：

可以选择从文件导入，也可以选择从 URL 导入，如下所示：

2.导入操作 API

通过浏览器 Network 可看到，本子调用为 http://localhost:5001/console/api/apps/import 接口，如下所示：

该接口具体返回结果（Preview），如下所示：

该接口具体返回结果（json），如下所示：

{
    "id": "24a1f8d6-aad0-4099-b724-0cdd15d39dde",
    "name": "20240930_\u6a21\u578b\u7ade\u6280\u573a\uff08\u7b80\u5355\u5e76\u884c\uff09_v1",
    "description": "20240930_\u6a21\u578b\u7ade\u6280\u573a\uff08\u7b80\u5355\u5e76\u884c\uff09_v1",
    "mode": "advanced-chat",
    "icon_type": null,
    "icon": "\ud83e\udd16",
    "icon_background": "#FFEAD5",
    "icon_url": null,
    "enable_site": true,
    "enable_api": true,
    "model_config": null,
    "workflow": {
        "id": "c9721caf-6d43-413d-8447-136b1ba8ede0",
        "created_by": "12ab7619-6406-4df2-b2a4-c581e033d7fb",
        "created_at": 1729144453,
        "updated_by": null,
        "updated_at": null
    },
    "site": {
        "access_token": "PZ63qIcMMjL3W1Aa",
        "code": "PZ63qIcMMjL3W1Aa",
        "title": "20240930_\u6a21\u578b\u7ade\u6280\u573a\uff08\u7b80\u5355\u5e76\u884c\uff09_v1",
        "icon_type": null,
        "icon": "\ud83e\udd16",
        "icon_background": "#FFEAD5",
        "icon_url": null,
        "description": null,
        "default_language": "en-US",
        "chat_color_theme": null,
        "chat_color_theme_inverted": false,
        "customize_domain": null,
        "copyright": null,
        "privacy_policy": null,
        "custom_disclaimer": null,
        "customize_token_strategy": "not_allow",
        "prompt_public": false,
        "app_base_url": "http://127.0.0.1:3000",
        "show_workflow_steps": true,
        "use_icon_as_answer_icon": false,
        "created_by": "12ab7619-6406-4df2-b2a4-c581e033d7fb",
        "created_at": 1729144453,
        "updated_by": "12ab7619-6406-4df2-b2a4-c581e033d7fb",
        "updated_at": 1729144453
    },
    "api_base_url": "http://127.0.0.1:5001/v1",
    "use_icon_as_answer_icon": false,
    "created_by": "12ab7619-6406-4df2-b2a4-c581e033d7fb",
    "created_at": 1729144453,
    "updated_by": "12ab7619-6406-4df2-b2a4-c581e033d7fb",
    "updated_at": 1729144453,
    "deleted_tools": []
}

3.导出操作过程

因为导出 DSL 文件比较简单就不再详细介绍，主要实现为 api.add_resource(AppExportApi, "/apps/<uuid:app_id>/export") 和 {"data": AppDslService.export_dsl(app_model=app_model, include_secret=args["include_secret"])}。

二.导入 DSL 文件创建 Workflow 实现

0.整体实现流程

首先通过（伪）流程图方式分析"导入 DSL 文件"的函数调用流程，如下所示：

1.第 1 部分源码分析

主要是通过 DSL 文件导入，以及 URL 导入的路由，如下所示：

2.第 2 部分源码分析

最核心的是根据 AppMode 类型的不同，导入 DSL 文件，然后创建 App。如下所示：

# import dsl and create app
app_mode = AppMode.value_of(app_data.get("mode"))
if app_mode in {AppMode.ADVANCED_CHAT, AppMode.WORKFLOW}:
    app = cls._import_and_create_new_workflow_based_app(
        tenant_id=tenant_id,
        app_mode=app_mode,
        workflow_data=import_data.get("workflow"),
        account=account,
        name=name,
        description=description,
        icon_type=icon_type,
        icon=icon,
        icon_background=icon_background,
        use_icon_as_answer_icon=use_icon_as_answer_icon,
    )
elif app_mode in {AppMode.CHAT, AppMode.AGENT_CHAT, AppMode.COMPLETION}:
    app = cls._import_and_create_new_model_config_based_app(
        tenant_id=tenant_id,
        app_mode=app_mode,
        model_config_data=import_data.get("model_config"),
        account=account,
        name=name,
        description=description,
        icon_type=icon_type,
        icon=icon,
        icon_background=icon_background,
        use_icon_as_answer_icon=use_icon_as_answer_icon,
    )

3.第 3 部分源码分析

针对 AppMode.ADVANCED_CHAT, AppMode.WORKFLOW 的 AppMode 类型，导入 DSL 文件，创建 App 过程。主要是创建 App，并且初始化草稿 Workflow，如下所示：

（1）创建 App

app = cls._create_app(
    tenant_id=tenant_id,
    app_mode=app_mode,
    account=account,
    name=name,
    description=description,
    icon_type=icon_type,
    icon=icon,
    icon_background=icon_background,
    use_icon_as_answer_icon=use_icon_as_answer_icon,
)

首先创建 app，然后在 apps 数据表中插入记录，如下所示：

当 app 创建时，发送 app_was_created 事件，如下所示：

具体 app_was_created 事件执行逻辑，如下所示：

这段代码是一个事件处理器，用于在应用程序创建时自动创建一个已安装的应用实例。具体功能如下：

• 监听 app_was_created 事件，当新应用被创建时触发。
• 通过事件的发送者（即新创建的应用）获取相关信息（如租户 ID 和应用 ID）。
• 创建一个 InstalledApp 实例，包含应用的租户 ID、应用 ID 及应用拥有者的租户 ID。
• 将该实例添加到数据库会话中，并提交更改，以保存新创建的已安装应用记录。

这段代码实现了在应用程序创建时，自动生成一个站点记录的功能。具体概述如下：

• 监听 app_was_created 事件：当一个新的应用被创建时触发。
• 获取发送者和账户信息：sender 是触发事件的应用，kwargs 用于获取传递的账户信息（如界面语言）。
• 创建 Site 实例：使用发送者（应用）的信息创建一个站点记录，包含应用的 ID、名称、图标信息、语言设置、自定义令牌策略等。
• 生成站点代码：调用 Site.generate_code(16) 生成 16 位长度的唯一代码。
• 记录创建者和更新者：存储应用的创建者和更新者信息。
• 保存到数据库：将创建的站点记录添加到数据库会话中，并提交保存，以确保站点信息被持久化。

（2）初始化草稿 Workflow（同步工作流）

draft_workflow = workflow_service.sync_draft_workflow(
    app_model=app,
    graph=workflow_data.get("graph", {}),
    features=workflow_data.get("../core/app/features", {}),
    unique_hash=None,
    account=account,
    environment_variables=environment_variables,
    conversation_variables=conversation_variables,
)  # 同步草稿工作流

在 sync_draft_workflow()方法中，判断 draft workflow 是否存在，若不存在则创建，若存在则更新，并保存到 workflows 数据表中。然后触发 app_draft_workflow_was_synced 事件，如下所示：

app_draft_workflow_was_synced 事件的具体执行逻辑，如下所示：

这段代码实现了在草稿工作流同步完成后，对工具节点的管理功能。具体功能概述如下：

• 监听 app_draft_workflow_was_synced 事件：当草稿工作流同步完成时触发。
• 获取应用和节点数据：sender 代表触发事件的应用，kwargs 中包含同步的草稿工作流节点数据。
• 遍历节点：从同步的工作流中获取所有节点，逐个检查其类型。
• 处理工具节点：如果节点类型为工具节点：尝试将节点数据转换为 ToolEntity 实例；使用工具实体的信息获取工具的运行时；创建一个 ToolParameterConfigurationManager 实例，用于管理该工具的参数配置；删除该工具的参数缓存，以确保使用最新的参数配置。
• 异常处理：如果在处理过程中发生异常（如工具不存在），捕获并忽略该异常。

（3）初始化草稿 Workflow（发布工作流）

workflow_service.publish_workflow(app_model=app, account=account, draft_workflow=draft_workflow)  # 发布工作流

首先创建新的 workflow，记录到数据表 workflows 中。然后触发 app_published_workflow_was_updated 事件。如下所示：

app_published_workflow_was_updated 事件的具体执行逻辑，如下所示：

这段代码实现了在应用发布工作流更新时，对工作流中数据集的管理和同步功能。具体功能概述如下：

• 监听 app_published_workflow_was_updated 事件：当应用发布的工作流被更新时触发。
• 获取应用和工作流信息：sender 代表触发事件的应用，published_workflow 是更新后的工作流数据，并将其类型转换为 Workflow。
• 提取数据集 ID：通过 get_dataset_ids_from_workflow 函数，从更新后的工作流中提取与知识检索节点相关的数据集 ID，并返回一个包含数据集 ID 的集合。
• 查询应用数据集关联：从数据库中查询该应用当前的 AppDatasetJoin 关联数据集。
• 计算新增和移除的数据集 ID。如果应用没有任何关联数据集，则所有提取的 ID 为新增数据集；如果有现有的数据集关联，则计算出新增的数据集 ID（added_dataset_ids）和需要移除的数据集 ID（removed_dataset_ids）。
• 更新数据库。对于需要移除的数据集 ID，从 AppDatasetJoin 中删除相应记录；对于需要添加的数据集 ID，创建新的 AppDatasetJoin 记录，并添加到数据库。
• 提交更改：最终将所有数据集的变更（新增或删除）提交到数据库以完成更新。

4.第 4 部分源码分析

针对 AppMode.CHAT, AppMode.AGENT_CHAT, AppMode.COMPLETION 的 AppMode 类型，导入 DSL 文件，创建 App 过程。如下所示：

（1）创建 App

app = cls._create_app(
    tenant_id=tenant_id,
    app_mode=app_mode,
    account=account,
    name=name,
    description=description,
    icon_type=icon_type,
    icon=icon,
    icon_background=icon_background,
    use_icon_as_answer_icon=use_icon_as_answer_icon,
)

首先创建 app，然后在 apps 数据表中插入记录。当 app 创建时，发送 app_was_created 事件。该部分代码逻辑和第 3 部分源码分析（创建 App）相同，就不再赘述。

（2）触发事件

app_model_config_was_updated.send(app, app_model_config=app_model_config)

触发 app_model_config_was_updated 事件，如下所示：

app_model_config_was_updated 事件的具体执行逻辑，如下所示：

这段代码的功能是在应用程序的模型配置更新时，根据新的模型配置同步与数据集的关联。具体功能概述如下：

• 监听 app_model_config_was_updated 事件：当应用的模型配置更新时触发。
• 获取应用和模型配置信息：sender 代表触发事件的应用，kwargs 中的 app_model_config 包含更新后的模型配置。
• 提取数据集 ID：通过 get_dataset_ids_from_model_config 函数，从模型配置中提取与工具和数据集配置相关的 ID，包括代理模式中的工具以及数据集配置中的数据集，返回一个包含数据集 ID 的集合。
• 查询现有的应用数据集关联：从数据库中查询该应用当前的 AppDatasetJoin 关联的数据集。
• 计算新增和移除的数据集 ID。如果没有现有数据集关联，则所有提取的 ID 为新增数据集；如果有现有数据集关联，则计算出新增的数据集 ID（added_dataset_ids）和需要移除的数据集 ID（removed_dataset_ids）。
• 更新数据库。对于需要移除的数据集 ID，从 AppDatasetJoin 表中删除相应的关联记录；对于需要添加的数据集 ID，创建新的 AppDatasetJoin 记录并添加到数据库。
• 提交数据库会话：最终将所有对数据集关联的变更（新增或删除）提交到数据库。

三.删除 Workflow 过程

1.删除操作过程

（1）删除操作

因为 workflow 本质还是 app，所以删除 workflow 本质上还是删除 app，如下所示：

（2）调用接口

删除 workflow 调用接口为 http://localhost:5001/console/api/apps/3c32956e-96bd-4e19-9c47-fd06bb4c5890，如下所示：

（3）接口日志

在 PyCharm 控制台上可看到调用接口的日志，如下所示：

（4）任务日志

在 PyCharm 控制台上可看到执行异步任务（remove_app_and_related_data_task）的日志，如下所示：

2.删除操作实现

（1）任务执行逻辑

触发 remove_app_and_related_data_task 异步任务，具体执行逻辑如下所示：

（2）任务日志记录

执行异步任务（remove_app_and_related_data_task）的过程，本质上就是从相关数据表中删除 app 及相关数据，这个过程中产生的日志记录（日志级别为 INFO），如下所示：

[2024-10-18 13:46:30,516: INFO/MainProcess] Task tasks.remove_app_and_related_data_task.remove_app_and_related_data_task[e401ada0-bd53-4626-ac6d-fd69ba58f686] received
[2024-10-18 13:46:30,517: INFO/MainProcess] Start deleting app and related data: 7bdb51d6-f390-4b23-a59e-9cdbe2e93136:3c32956e-96bd-4e19-9c47-fd06bb4c5890
[2024-10-18 13:46:30,739: INFO/MainProcess] Deleted site cf995800-1808-4109-960c-f6246cbdb26f
[2024-10-18 13:46:30,758: INFO/MainProcess] Deleted installed app e125a5c8-b4a5-462d-bc9f-254abd1ab8eb
[2024-10-18 13:46:30,784: INFO/MainProcess] Deleted workflow 592fd414-204a-48aa-9ad5-7c1ac814d85d
[2024-10-18 13:46:30,789: INFO/MainProcess] Deleted workflow 782f46e7-4ee8-4064-9941-afcda22a6397
[2024-10-18 13:46:30,821: INFO/MainProcess] Deleted conversation variables for app 3c32956e-96bd-4e19-9c47-fd06bb4c5890
[2024-10-18 13:46:30,821: INFO/MainProcess] App and related data deleted: 3c32956e-96bd-4e19-9c47-fd06bb4c5890 latency: 0.30396559997461736
[2024-10-18 13:46:30,822: INFO/MainProcess] Task tasks.remove_app_and_related_data_task.remove_app_and_related_data_task[e401ada0-bd53-4626-ac6d-fd69ba58f686] succeeded in 0.3130000000819564s: None

（3）@shared_task 装饰器

@shared_task(queue="app_deletion", bind=True, max_retries=3) 代码是使用 Celery 定义一个共享任务的装饰器。定义了一个 Celery 任务，指定了其在处理应用删除操作时的队列、上下文绑定以及最大重试次数，便于实现异步任务管理和失败处理。具体含义和功能如下：

• @shared_task：这是 Celery 的一个装饰器，用于将一个函数定义为可以被 Celery 调用的任务。它可在不同的模块中被共享和调用。
• queue=“app_deletion”：指定任务将被发送到名为 app_deletion 的队列。这样可通过队列管理任务的执行，适用于需要异步处理的操作。队列包括 dataset、generation、mail、ops_trace 和 app_deletion。
• bind=True：允许任务访问其上下文信息，特别是可以访问任务实例本身（通过 self 参数）。这对于任务重试、状态更新等操作很有用。
• max_retries=3：定义任务最大重试次数。如果任务执行失败，Celery 会自动重新调度该任务，最多重试 3 次。如果超过这个次数，任务将标记为失败。

参考文献

[1] Dify 编排节点：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/workflow/orchestrate-node

[2] Dify通过导入DSL文件创建Workflow过程及实现：https://z0yrmerhgi8.feishu.cn/wiki/KVIWwrcPMiOdDhk4FngcHrlgnJc