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name: dbos-python description: "使用 DBOS 持久化工作流构建可靠、容错的 Python 应用程序指南。适用于向现有 Python 代码添加 DBOS、创建工作流和步骤，或使用队列进行并发控制。" risk: safe source: "https://docs.dbos.dev/" date_added: "2026-02-27"

DBOS Python 最佳实践

使用 DBOS 持久化工作流构建可靠、容错的 Python 应用程序指南。

何时使用

在以下情况参考这些指南：

• 向现有 Python 代码添加 DBOS
• 创建工作流和步骤
• 使用队列进行并发控制
• 实现工作流通信（事件、消息、流）
• 配置和启动 DBOS 应用程序
• 从外部应用程序使用 DBOSClient
• 测试 DBOS 应用程序

按优先级分类的规则

| 优先级 | 类别 | 影响 | 前缀 | |--------|------|------|------| | 1 | 生命周期 | 关键 | lifecycle- | | 2 | 工作流 | 关键 | workflow- | | 3 | 步骤 | 高 | step- | | 4 | 队列 | 高 | queue- | | 5 | 通信 | 中 | comm- | | 6 | 模式 | 中 | pattern- | | 7 | 测试 | 低-中 | test- | | 8 | 客户端 | 中 | client- | | 9 | 高级 | 低 | advanced- |

关键规则

DBOS 配置和启动

DBOS 应用程序必须在其 main 函数中配置和启动 DBOS：

import os
from dbos import DBOS, DBOSConfig

@DBOS.workflow()
def my_workflow():
    pass

if __name__ == "__main__":
    config: DBOSConfig = {
        "name": "my-app",
        "system_database_url": os.environ.get("DBOS_SYSTEM_DATABASE_URL"),
    }
    DBOS(config=config)
    DBOS.launch()

工作流和步骤结构

工作流由步骤组成。任何执行复杂操作或访问外部服务的函数必须是一个步骤：

@DBOS.step()
def call_external_api():
    return requests.get("https://api.example.com").json()

@DBOS.workflow()
def my_workflow():
    result = call_external_api()
    return result

关键约束

• 不要在步骤中调用 DBOS.start_workflow 或 DBOS.recv
• 不要使用线程启动工作流 - 使用 DBOS.start_workflow 或队列
• 工作流必须是确定性的 - 非确定性操作放在步骤中
• 不要在工作流或步骤中创建/更新全局变量

使用方法

阅读各规则文件获取详细说明和示例：

references/lifecycle-config.md
references/workflow-determinism.md
references/queue-concurrency.md

参考资料

• https://docs.dbos.dev/
• https://github.com/dbos-inc/dbos-transact-py

限制

• 仅在任务明确匹配上述范围时使用此技能。
• 不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审查的替代品。
• 如果缺少所需输入、权限、安全边界或成功标准，请停下来寻求澄清。