SpiffWorkflow 是基于 Python 的 BPMN 2.0 工作流引擎。文章介绍了其核心功能，包括复杂分支流程处理、多角色协作与异常处理、任务文档化与元数据管理。通过请假审批和工单系统案例，演示了流程定义、任务节点创建及连接方式。内容还包含 Python 环境配置、工作流定义优化策略、性能调优参数设置，以及自定义任务规范开发和外部系统集成方法，为开发者提供业务流程自动化的实践参考。
SpiffWorkflow 是一款基于纯 Python 实现的工作流引擎，遵循 BPMN 2.0 标准。它支持复杂分支流程处理、多角色协作与异常处理以及任务文档化与元数据管理。
以下是一个简单的请假审批流程构建示例：
from SpiffWorkflow.bpmn.PythonScriptEngine import PythonScriptEngine
from SpiffWorkflow.bpmn.workflow BpmnWorkflow
workflow = BpmnWorkflow.from_bpmn_file(, script_engine=PythonScriptEngine())
workflow.do_engine_steps()
()
SpiffWorkflow 能够轻松处理多分支、并行网关、脚本任务等各种 BPMN 元素，通过直观的图形化方式表达复杂的业务逻辑。
通过泳道设计，让不同团队成员的职责清晰可见。内置的异常处理机制能自动应对超时、取消等各种意外情况。
每个任务节点都可以关联详细的文档说明，便于新成员快速理解业务逻辑。
场景：某科技公司的技术支持部门需要自动化工单分配和跟踪系统。
解决方案：
def create_ticket_workflow():
# 定义工单处理流程
workflow_spec = BpmnWorkflowSpec()
# 创建任务节点
receive_ticket = workflow_spec.start_task()
assign_ticket = workflow_spec.task('分配工单')
resolve_issue = workflow_spec.task('解决问题')
close_ticket = workflow_spec.end_task()
# 建立流程连接
receive_ticket.connect(assign_ticket)
assign_ticket.connect(resolve_issue)
resolve_issue.connect(close_ticket)
return workflow_spec
该工单系统能够自动处理新工单接收与分类、智能分配给合适的技术人员、自动跟踪解决进度及超时自动升级处理。
# 创建专用虚拟环境
python -m venv spiff-workflow-env
source spiff-workflow-env/bin/activate
# 安装核心包
pip install spiffworkflow
# 安装开发工具包（可选）
pip install spiffworkflow[dev]
# 配置脚本引擎性能参数
script_engine = PythonScriptEngine(
max_cache_size=1000,
enable_optimization=True
)
当内置任务类型无法满足需求时，可以扩展自定义任务类：
class CustomTaskSpec(TaskSpec):
def __init__(self, parent, name, **kwargs):
super().__init__(parent, name, **kwargs)
def _on_complete(self, my_task):
# 实现自定义业务逻辑
pass
SpiffWorkflow 提供了标准化的集成接口，无论是调用 REST API、操作数据库还是处理消息队列，都能通过配置实现无缝对接。
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