要求及提示

简而言之，暗示不是要求来执行。我们现在接受以下需求项cpu，mem，码头工人，fileDef；你可以通过要求()构造函数。

这样做的缺点很明显，您对脚本和命令行界面的控制要少得多。

指定输入和输出

很可能你的命令行接口接受额外的参数，例如，

• 文件
• 字符串
• 枚举
• int
• 浮动
• 布尔

要在工具中指定它，你可以使用输入函数，然后将其传递给输入参数作为列表或单个项。你甚至可以将它们构造为data.frame，但是这样的话，你通常必须提供相等的参数，输入较少，但灵活性较差。

输入()需要的参数id而且类型．输出()需要的参数id因为类型默认为file。

特殊类型:ItemArray和enum

类型可以是一个单一类型的数组，最常见的情况是，如果你的输入是一个文件列表，你可以这样做type = ItemArray("File")或者简单到type = "文件…"与单个文件输入进行区分。

我们还提供了枚举类型，当您指定枚举时，请像这样传递所需的名称和符号Type = enum("format"， c("pdf"， "html"))然后在界面中，当你执行任务时，你会弹出下拉框。

完整的例子，请查看“制作最好的生物导体工作流程”教程，如果您是高级用户，可以简单地查看本月/码头工人文件夹或检查github的例子在这里

使用现有的docker映像和命令

如果您已经在脑海中有一个提供所需功能的docker映像，那么您可以直接使用它。的baseCommand是要在该容器中执行的命令行。stdout指定要捕获标准输出的输出文件，并将其收集到平台上。

图书馆(sevenbridges)

## ##附件:“七座桥”

下面的对象从'package:BiocStyle'中屏蔽:## ## output

rbx < -工具（id =“runif”，标签=“runif”，提示=需求（码头工人（拉=“摇滚/ r-base”)，cpu（1)，mem（2000)),baseCommand ="Rscript -e 'runif(100)'"，stdout =“output.txt”，输出=输出（id =“随机”，水珠=“* . txt”) rbx

# # # #个:id: runif id:“# runif”# #输入:[]# #输出:# # -类型:# #——“零”# #文件# #标签:“# #描述:”# # streamable:没有# #默认:“# # id: #随机的# # outputBinding: # #一团:“* . txt”# #要求:[]# #提示:# # -类:DockerRequirement # # dockerPull:摇臂/ r-base # # dockerLoad:“# # dockerFile:“# # dockerImageId:“# # dockerOutputDirectory : '' ## - 类:小企业:CPURequirement # #值:1 # # -类:小企业:MemRequirement # #值:2000 # #标签:runif # #类:CommandLineTool ## baseCommand: ## - Rscript -e 'runif(100)' ## arguments: [] ## stdout: output.txt

rbx美元toJSON（）

# #{“小企业:id”:“runif”,“id”:“# runif”、“输入”:[],“输出”:[{“类型”:“空”,“文件”,“标签”:“”,“描述”:“”,“streamable”:假的,“默认”:“”,“id”:“#随机”、“outputBinding”:{“水珠”:“* . txt”}}],“需求”:[],“提示”:[{“类”:“DockerRequirement”,“dockerPull”:“摇滚/ r-base”、“dockerLoad”:“”,“dockerFile”:“”,“dockerImageId”:“”,“dockerOutputDirectory”:"},{"类":“小企业:CPURequirement”、“价值”:1},{“类”:“小企业:MemRequirement”,“价值”:2000}],“标签”:“runif”、“类”:“CommandLineTool”、“baseCommand”:[" Rscript - e ' runif(100)”,“参数”:[],“标准输出”:“output.txt”}

默认情况下，工具对象显示YAML，但您可以简单地将其转换为JSON，并通过导入JSON将其复制到您的七桥平台图形编辑器。

rbx美元toJSON（）

# #{“小企业:id”:“runif”,“id”:“# runif”、“输入”:[],“输出”:[{“类型”:“空”,“文件”,“标签”:“”,“描述”:“”,“streamable”:假的,“默认”:“”,“id”:“#随机”、“outputBinding”:{“水珠”:“* . txt”}}],“需求”:[],“提示”:[{“类”:“DockerRequirement”,“dockerPull”:“摇滚/ r-base”、“dockerLoad”:“”,“dockerFile”:“”,“dockerImageId”:“”,“dockerOutputDirectory”:"},{"类":“小企业:CPURequirement”、“价值”:1},{“类”:“小企业:MemRequirement”,“价值”:2000}],“标签”:“runif”、“类”:“CommandLineTool”、“baseCommand”:[" Rscript - e ' runif(100)”,“参数”:[],“标准输出”:“output.txt”}

rbx美元toJSON（漂亮的=真正的）

# #{# #“小企业:id”:“runif”,# #“id”:“# runif”,输入# #” ": [], ## " 输出 ": [ ## { ## " 类型”:“空”,“文件”,# #”标签 ": "", ## " 描述 ": "", ## " streamable”:假的,# #“违约 ": "", ## " 随机“id”:“# # #”outputBinding”:{# #“水珠”:“* . txt " ## } ## } ## ], ## " 需求 ": [], ## " 提示 ": [ ## { ## " 类”:“DockerRequirement " # # " dockerPull”:“摇滚/ r-base dockerLoad”,# #” ": "", ## " dockerFile ": "", ## " dockerImageId ": "", ## " dockerOutputDirectory ": "" ## }, ## { ## " 类”:“小企业:CPURequirement”,# #“价值”:1  ## }, ## { ## " 阶级”:“小企业:MemRequirement”,# #“价值”:2000  ## } ## ], ## " 标签”:“runif”,# #“类”:“CommandLineTool baseCommand“,# #:# #”Rscript - e ' runif (100 )'" ## ], ## " 参数 ": [], ## " stdout”:“output.txt“# #}

rbx美元toYAML（）

## [1] "sbg:id: runif\nid: '#runif'\ninputs: []\noutputs:\n- type:\n - 'null'\n - File\n label: " \n description: " \n streamable: no\n default: " \nid: '#random'\n outputBinding:\n glob: '*.txt'\nrequirements: []\nhints:\n- class: DockerRequirement\n dockerPull: rocker/r-base\n dockerLoad: " \n dockerFile: " \n dockerImageId: " \n dockerOutputDirectory: " \n- class: sbg:CPURequirement\n value: 1\n- class: sbg:MemRequirement\n value: 2000\nlabel: runif\nclass:CommandLineTool\nbaseCommand:\n- Rscript -e 'runif(100)'\narguments: []\nstdout: output.txt\n"

附加脚本

如果您想创建基于现有映像的简单脚本，请使用fileDef．

##新建文件fd <-fileDef（name =“runif。R”，内容=“set.seed (1)runif(100)“) ##或readLines .srcfile <-执行（“码头工人/ sevenbridges / src / runif。R”，包=“sevenbridges”) fd <-fileDef（name =“runif。R”，内容=粘贴（readline(.srcfile),崩溃=＂\ n＂)) ##或通过reader读取图书馆(readr) fd <-fileDef（name =“runif。R”，内容=read_file(.srcfile)) RBX <-工具（id =“runif”，标签=“runif”，提示=需求（码头工人（拉=“摇滚/ r-base”)，cpu（1)，mem（2000)),需求=需求(fd),baseCommand =“Rscript runif。R”，stdout =“output.txt”，输出=输出（id =“随机”，水珠=“* . txt”）)

多重脚本怎么样?

##或简单的readLines .srcfile <-执行（“码头工人/ sevenbridges / src / runif。R”，包=“sevenbridges”) fd1 <-fileDef（name =“runif。R”，内容=粘贴（readline(.srcfile),崩溃=＂\ n＂)) fd2 <-fileDef（name =“runif2。R”，内容=“set.seed (1)runif(100)“) RBX <-工具（id =“runif_twoscript”，标签=“runif_twoscript”，提示=需求（码头工人（拉=“摇滚/ r-base”)，cpu（1)，mem（2000)),需求=需求(fd1 fd2),baseCommand =“Rscript runif。R”，stdout =“output.txt”，输出=输出（id =“随机”，水珠=“* . txt”）)

创建正式的输入/输出接口

##传入一个输入列表。lst < -列表（输入（id =“数量”，描述=“观测次数”，类型=“整数”，标签=“数量”，前缀=”——n”，默认=1，要求=真正的，cmdInclude =真正的)，输入（id =“最小值”，描述=“分布下限”，类型=“浮动”，标签=“最小值”，前缀=”- - - min”，默认=0)，输入（id =“马克斯”，描述=“分布的上限”，类型=“浮动”，标签=“马克斯”，前缀=”——马克斯”，默认=1)，输入（id =“种子”，描述="seed with set.seed"，类型=“浮动”，标签=“种子”，前缀=”——种子”，默认=1)) ##输出相同的方法。lst < -列表（输出（id =“随机”，类型=“文件”，标签=“输出”，描述=“随机数文件”，水珠=“* . txt”)，输出（id =“报告”，类型=“文件”，标签=“报告”，水珠=“* . html”)) RBX <-工具（id =“runif”，标签=“随机数发生器”，提示=需求（码头工人（拉=“腾飞/ runif”)，cpu（1)，mem（2000)),baseCommand =“runif。R”，输入=在。Lst， ##或ins.df输出=out.lst)

这里我使用data.frame作为输入和输出的例子。

在。df < -data.frame（id =c（“数量”，“最小值”，“马克斯”，“种子”)，描述=c（“观测次数”，“分布下限”，“分布的上限”，"seed with set.seed")，类型=c（“整数”，“浮动”，“浮动”，“浮动”)，标签=c（“数量”，“最小值”，“马克斯”，“种子”)，前缀=c（”——n”，”- - - min”，”——马克斯”，”——种子”)，默认=c（1，0，10，123)，要求=c（真正的，假，假，假))。df < -data.frame（id =c（“随机”，“报告”)，类型=c（“文件”，“文件”)，水珠=c（“* . txt”，“* . html”)) RBX <-工具（id =“runif”，标签=“随机数发生器”，提示=需求（码头工人（拉=“腾飞/ runif”)，cpu（1)，mem（2000)),baseCommand =“runif。R”，输入=在。Df， ##或ins.df输出=out.df)

带有命令行的快速命令行接口(位置和命名参数)

对于高级用户，请阅读另一个教程“创建Docker容器和命令行接口(使用docopt)”，“docopt”是一种更正式的构造命令行接口的方法，但这里有一种快速的方法来创建命令行接口commandArgs

假设我已经有了这样一个使用位置映射参数的R脚本

1. 数字
2. 最小值
3. 马克斯

fl < -执行（“码头工人/ sevenbridges / src "，“runif2spin。R”，包=“sevenbridges”）猫（readline(fl),9月=＇\ n＇）

#“——#”标题:“统一随机数生成器示例”#'输出:#' html_document: #' toc: true #'number_sections: true #'highlight: haddock #'——#'##摘要报告#'这是一个随机数生成器#+ args <- commandArgs(true) r <- runif(n = as.integer(args[1])， min = as.numeric(args[2])， max = as.numeric(args[3])) head(r) summary(r) hist(r)

忽略评论部分，稍后我会介绍spin/stich。我的基本命令是这样的

Rscript runif2spin。R 10 30 50

我只是这样描述我的工具

图书馆(readr) fd <-fileDef（name =“runif。R”，内容=read_file(fl)) RBX <-工具（id =“runif”，标签=“runif”，提示=需求（码头工人（拉=“摇滚/ r-base”)，cpu（1)，mem（2000)),需求=需求(fd),baseCommand =“Rscript runif。R”，stdout =“output.txt”，输入=列表（输入（id =“数量”，类型=“整数”，位置=1)，输入（id =“最小值”，类型=“浮动”，位置=2)，输入（id =“马克斯”，类型=“浮动”，位置=3.)),输出=输出（id =“随机”，水珠=“output.txt”）)

现在复制粘贴json到您的项目应用程序中，并在云中运行它来测试它

命名参数呢?我仍然会推荐使用“docopt”包，但为了简单的方法。

fl < -执行（“码头工人/ sevenbridges / src "，“runif_args。R”，包=“sevenbridges”）猫（readline(fl),9月=＇\ n＇）

在readLines(fl)中警告:在'/tmp/RtmptCGgRL/ Rinst3bc539754275/sevenbridges/docker/sevenbridges/src/runif_args中发现不完整的最终行。R '

#“——#”标题:“统一随机数生成器示例”#“output: #”html_document: #“toc: true”#“number_sections: true”#“highlight: haddock #”——#“##摘要报告#”这是一个随机数生成器#+ args <- commandArgs(true) ##快速破解分裂命名参数splitArgs <-函数(x){res <- do。call(rbind, lapply(x, function(i){ res <- strsplit(i, "=")[[1]] nm <- gsub("-+", "",res[1]) c(nm, res[2]) })) .r <- res[,2] names(.r) <- res[,1] .r } args <- splitArgs(args) #+ r <- runif(n = as.integer(args["n"]), min = as.numeric(args["min"]), max = as.numeric(args["max"])) summary(r) hist(r) write.csv(r, file = "out.csv")

Rscript runif_args。R——n=10——min=30——max=50

我只是这样描述我的工具，注意，我使用单独的= FALSE并添加＝把我的前缀当成黑客。

图书馆(readr) fd <-fileDef（name =“runif。R”，内容=read_file(fl)) RBX <-工具（id =“runif”，标签=“runif”，提示=需求（码头工人（拉=“摇滚/ r-base”)，cpu（1)，mem（2000)),需求=需求(fd),baseCommand =“Rscript runif。R”，stdout =“output.txt”，输入=列表（输入（id =“数量”，类型=“整数”，单独的=假，前缀=”——n = ")，输入（id =“最小值”，类型=“浮动”，单独的=假，前缀=”- - - min = ")，输入（id =“马克斯”，类型=“浮动”，单独的=假，前缀=”——max = ")),输出=输出（id =“随机”，水珠=“output.txt”）)

快速报告:旋转和缝合

另一种选择是，你可以从knitr中使用spin/stich直接从具有特殊格式的Rscript生成报告。例如，让我们用上面的例子

fl < -执行（“码头工人/ sevenbridges / src "，“runif_args。R”，包=“sevenbridges”）猫（readline(fl),9月=＇\ n＇）

在readLines(fl)中警告:在'/tmp/RtmptCGgRL/ Rinst3bc539754275/sevenbridges/docker/sevenbridges/src/runif_args中发现不完整的最终行。R '

#“——#”标题:“统一随机数生成器示例”#“output: #”html_document: #“toc: true”#“number_sections: true”#“highlight: haddock #”——#“##摘要报告#”这是一个随机数生成器#+ args <- commandArgs(true) ##快速破解分裂命名参数splitArgs <-函数(x){res <- do。call(rbind, lapply(x, function(i){ res <- strsplit(i, "=")[[1]] nm <- gsub("-+", "",res[1]) c(nm, res[2]) })) .r <- res[,2] names(.r) <- res[,1] .r } args <- splitArgs(args) #+ r <- runif(n = as.integer(args["n"]), min = as.numeric(args["min"]), max = as.numeric(args["max"])) summary(r) hist(r) write.csv(r, file = "out.csv")

你的命令是这样的

Rscript -e "rmarkdown::render(knitr::spin('runif_args. s ') "R, FALSE))”——args——n=100——min=30——max=50

我用docker image这样描述我的工具摇臂/ hadleyverse这包含针织和廉价包装。

图书馆(readr) fd <-fileDef（name =“runif。R”，内容=read_file(fl)) RBX <-工具（id =“runif”，标签=“runif”，提示=需求（码头工人（拉=“摇滚/ hadleyverse”)，cpu（1)，mem（2000)),需求=需求(fd),baseCommand =“Rscript - e\”rmarkdown::渲染(knitr:: (' runif旋转。R ', FALSE))\”——参数”，stdout =“output.txt”，输入=列表（输入（id =“数量”，类型=“整数”，单独的=假，前缀=”——n = ")，输入（id =“最小值”，类型=“浮动”，单独的=假，前缀=”- - - min = ")，输入（id =“马克斯”，类型=“浮动”，单独的=假，前缀=”——max = ")),输出=列表（输出（id =“标准输出”，类型=“文件”，水珠=“output.txt”)，输出（id =“随机”，类型=“文件”，水珠=“* . csv”)，输出（id =“报告”，类型=“文件”，水珠=“* . html”)）)

最后你会得到一份报告

继承元数据和其他元数据

有时如果你想要你的输出文件继承特定的输入文件，只需使用inheritMetadataFrom在output()中调用并传递输入文件id。如果您想添加额外的元数据，您可以通过元数据output()函数调用中的列表。例如，我希望输出报告继承来自“bam_file”输入节点(本例中没有)的所有元数据，并带有两个额外的元数据字段。

出去了。lst < -列表（输出（id =“随机”，类型=“文件”，标签=“输出”，描述=“随机数文件”，水珠=“* . txt”)，输出（id =“报告”，类型=“文件”，标签=“报告”，水珠=“* . html”，inheritMetadataFrom =“bam_file”，元数据=列表（作者=“腾飞”，示例=“随机”))) out.lst

##[[1]] ##类型:## -“null”## -文件##标签:输出##描述:随机数文件##可流:没有##默认:“## id:“#随机”##输出绑定:## glob:“*.txt”## ## ##[[2]]#类型:## -“null”## -文件##标签:报告##描述:“##可流:没有##默认:”## id:“#报告”##输出绑定:## glob:“*.html”## sbg:inheritMetadataFrom: #bam_file ## sbg:元数据:##作者:tenfei ##样本:随机

在云中执行工具

使用API功能，您可以直接将您的工具加载到帐户中。运行一个任务，如何操作，请查看API完整指南

以下部分，请暂时跳过。

< - - - - - -身份验证（平台=“公司治理文化”，用户名=“腾飞”) p <-美元项目（“演示”) app.runif <-p $app_add（“runif555”， rbx)援助<-app.runif $ p $ idtask_add（name =“草稿简单”，描述=“runif的描述”，应用=援助,输入=列表（最小值=1，max =10##确认，显示所有任务状态为草稿(tsk <-)p $任务（状态=“草案”美元)啧啧运行()美元啧啧下载（“~ /下载/”）

在Rabix - test本地执行工具

1.从CLI
在开发工具时，首先在本地测试它们是很有用的。为此，我们可以使用rabix -生物信息学的可重复分析，https://github.com/rabix．要使用Java中rabix的最新实现(称为兔子)你可以使用docker image腾飞/ testenv：

Docker拉腾飞/testenv

将rabix工具作为json转储到dir中，其中还包含输入数据。写(rbx toJSON美元,文件= " < data_dir > / <工具> . json”)．使inputs.json文件在同一目录中声明输入参数(您可以使用来自输入的相对路径。Json到数据)。创建容器:

Docker run——privilege——name bunny -v :/bunny_data -dit腾飞/testenv .使用实例

执行工具

Docker exec bunny bash -c 'cd /opt/bunny && ./rabix.sh -e /bunny_data/ bunny_data/. sh 'json / bunny_data inputs.json”

您将看到容器内的运行日志，并在容器内输出dir 在家庭系统。

注意:腾飞/testenv有R, python, Java…所以很多工具可以在没有docker要求设置的情况下工作。如果你设置docker要求，你需要先在容器内拉镜像来运行docker容器内运行bunny docker。
注意:输入。Json也可以是输入。yaml，如果你发现在yaml中声明输入更容易。

2.从R

图书馆(sevenbridges)。df < -data.frame（id =c（“数量”，“最小值”，“马克斯”，“种子”)，描述=c（“观测次数”，“分布下限”，“分布的上限”，"seed with set.seed")，类型=c（“整数”，“浮动”，“浮动”，“浮动”)，标签=c（“数量”，“最小值”，“马克斯”，“种子”)，前缀=c（”——n”，”- - - min”，”——马克斯”，”——种子”)，默认=c（1，0，10，123)，要求=c（真正的，假，假，假))。df < -data.frame（id =c（“随机”，“报告”)，类型=c（“文件”，“文件”)，水珠=c（“* . txt”，“* . html”)) RBX <-工具（id =“runif”，标签=“随机数发生器”，提示=需求（码头工人（拉=“腾飞/ runif”)，cpu（1)，mem（2000)),baseCommand =“runif。R”，输入=在。Df， ##或ins.df输出=Out.df)参数<-列表（数量=3.，max =5）set_test_env（“腾飞/ testenv”，“mount_dir”）test_tool(params rbx)

首先构建工具

图书馆##一个生成100随机数t1 <-的工具工具（id =“runif new test 3”，标签=“随机数”，提示=需求（码头工人（拉=“摇滚/ r-base”)),baseCommand ="Rscript -e 'x = runif(100);write.csv(x, file = 'random.txt'， row.names = FALSE)'"，输出=输出（id =“随机”，类型=“文件”，水珠=“random.txt”一个取日志fd <-的工具fileDef（name =“日志。R”，内容="args = commandArgs(TRUE)X = read。table(args[1]， header = TRUE)[，'x']X = log(X)write.csv(x, file = 'random_log.txt'， row.names = FALSE)＂) t2 <-工具（id ="log new test 3"，标签=“日志”，提示=需求（码头工人（拉=“摇滚/ r-base”)),需求=需求(fd),baseCommand =“Rscript日志。R”，输入=输入（id =“数量”，类型=“文件”)，输出=输出（id =“日志”，类型=“文件”，水珠=“* . txt”一个工具，做一个平均fd <-fileDef（name =”的意思。R”，内容="args = commandArgs(TRUE)X = read。table(args[1]， header = TRUE)[，'x']X = mean(X)write.csv(x, file = 'random_mean.txt'， row.names = FALSE)＂) t3 <-工具（id =“mean new test 3”，标签=“的意思是”，提示=需求（码头工人（拉=“摇滚/ r-base”)),需求=需求(fd),baseCommand =“Rscript的意思。R”，输入=输入（id =“数量”，类型=“文件”)，输出=输出（id =“的意思是”，类型=“文件”，水珠=“* . txt”))步长<-t1 +t2 +t3 steplist

# # ([1])

# # id:“# random_number”# #输入:[]# #输出:# # - id: # random_number。随机的# #提示:[]运行:# # # #个:id: runif新的测试3 # # id:“# runif_new_test_3“# #输入:[]# #输出:# # -类型:# #——“零”# # # # -文件标签:“# #描述:”# # streamable:没有# #默认:“# # id: #随机的# # outputBinding: # #水珠:random.txt # #要求:[]# #提示:# # -类:DockerRequirement # # dockerPull:摇臂/ r-base # # dockerLoad:“# # dockerFile:“# # dockerImageId:“# # dockerOutputDirectory:“# #标签:随机数# #类:CommandLineTool ## baseCommand: ## - Rscript -e 'x = runif(100);write.csv(x, file = 'random.txt'， row.names = FALSE)' ##参数:[]

# # [[2]]

##输入:## - id: #get_log。#random_number。随机的# #输出:# # - id: # get_log.log“# #提示:[]# #运行:# #个:id:日志新的测试3 # # id:“# log_new_test_3”输入# #:# # -类型:# #——“零”# # # # -文件标签:“# #描述:”# # streamable:没有# #默认:“# # id:“# # #号要求:没有# #输出:# # -类型:# #——“零”# #文件# #标签:“# #描述:“# # streamable:没有# #默认:“# # id:“#日志”# # outputBinding: # #一团:“* . txt”# #要求:# # -类:CreateFileRequirement # # fileDef: # # -文件名:日志。r# # fileContent: "args = commandArgs(TRUE)\n x = read. "table(args[1]， ## header = TRUE)[，'x']\n x = log(x)\n write.csv(x， ## file = 'random_log.txt'， row.names = FALSE)\n " ##提示:## - class: DockerRequirement ## dockerPull: rocker/r-base ## dockerLoad: " ## dockerFile: " ## dockerImageId: " ## dockerOutputDirectory: " ## label:获取日志## class: CommandLineTool ## baseCommand: ## - Rscript日志。R ##参数:[]

# # [[3]]

# # id:“# get_mean”输入# #:# # - id: # get_mean。数量的# #来源:# get_log.log“# #输出:# # - id: # get_mean。意味着“# #提示:[]# #运行:# #个:id:意味着新的测试3 # # id:“# mean_new_test_3”输入# #:# # -类型:# #——“零”# # # # -文件标签:“# #描述:”# # streamable:没有# #默认:“# # id:“# # #号要求:没有# #输出:# # -类型:# #——“零”# #文件# #标签:“# #描述:“# # streamable:没有# #默认:“# # id:“#意味着“# # outputBinding: # #一团:“* . txt”# #要求:# # -类:CreateFileRequirement # # fileDef: # # -文件名:的意思。r# # fileContent: "args = commandArgs(TRUE)\n x = read. "table(args[1]， ## header = TRUE)[，'x']\n x = mean(x)\n write.csv(x， ## file = 'random_mean.txt'， row.names = FALSE)\n " ##提示:## - class: DockerRequirement ## dockerPull: rocker/r-base ## dockerLoad: " ## dockerFile: " ## dockerImageId: " ## dockerOutputDirectory: " ## label: get mean ## class: CommandLineTool ## baseCommand: ## - Rscript mean.txt "R ##参数:[]

将工具连接到流

要创建一个流，我们建议您使用流函数，以便您可以将id和label传递给它。

f < -流（id =“Random-log-mean-new-test-2”，标签=随机对数均值新检验，步骤=steplist) f $toJSON（）

# # {" id ":“# Random-log-mean-new-test-2”、“输入”:[],“输出”:[],“需求”:[],“提示”:[],“标签”:“随机对数平均新的测试”、“类”:“工作流”,“步骤”:[{" id ": " # random_number "、"输入":[],“输出”:{" id ": " # random_number。随机”}],“提示”:[],“运行”:{“小企业:id”:“runif新的测试3”、“id”:“# runif_new_test_3”、“输入”:[],“输出”:[{“类型”:“空”,“文件”,“标签”:“”,“描述”:“”,“streamable”:假的,“默认”:“”,“id”:“#随机”、“outputBinding”:{“水珠”:“random.txt}}],“需求”:[],“提示”:[{“类”:“DockerRequirement”,“dockerPull”:“摇滚/ r-base”、“dockerLoad”:“”,“dockerFile”:“”,“dockerImageId”:“”,“dockerOutputDirectory”:"}),“标签”:“随机数”、“类”:“CommandLineTool”、“baseCommand”:[" Rscript - e x =runif (100);write.csv(x, file = 'random.txt'， row.names = FALSE)'"],"arguments":[]},"sbg:x":100,"sbg:y":200},{"id":"#get_log","inputs":[{"id":"#get_log.number","source":["#random_number.random"]}],"outputs":[{"id":"#get_log.log"}],"hints":[],"run":{"sbg:id":"log new test 3","id":"#log_new_test_3","inputs":[{"type":["null","File"],"label":"","description":"","streamable":false,"default":"","id":"#number","required":false}],"outputs":[{"type":["null","File"],"label":"","description":"","streamable":false,"default":"","id":"#log","outputBinding":{"glob":"*.txt"}}],"requirements":[{"class":"CreateFileRequirement","fileDef":[{"filename":"log.R","fileContent":"args = commandArgs(TRUE)\n x = read.table(args[1], header = TRUE)[,'x']\n x = log(x)\n write.csv(x, file = 'random_log.txt', row.names = FALSE)\n "}]}],"hints":[{"class":"DockerRequirement","dockerPull":"rocker/r-base","dockerLoad":"","dockerFile":"","dockerImageId":"","dockerOutputDirectory":""}],"label":"get log","class":"CommandLineTool","baseCommand":["Rscript log.R"],"arguments":[]},"sbg:x":350,"sbg:y":200},{"id":"#get_mean","inputs":[{"id":"#get_mean.number","source":["#get_log.log"]}],"outputs":[{"id":"#get_mean.mean"}],"hints":[],"run":{"sbg:id":"mean new test 3","id":"#mean_new_test_3","inputs":[{"type":["null","File"],"label":"","description":"","streamable":false,"default":"","id":"#number","required":false}],"outputs":[{"type":["null","File"],"label":"","description":"","streamable":false,"default":"","id":"#mean","outputBinding":{"glob":"*.txt"}}],"requirements":[{"class":"CreateFileRequirement","fileDef":[{"filename":"mean.R","fileContent":"args = commandArgs(TRUE)\n x = read.table(args[1], header = TRUE)[,'x']\n x = mean(x)\n write.csv(x, file = 'random_mean.txt', row.names = FALSE)\n "}]}],"hints":[{"class":"DockerRequirement","dockerPull":"rocker/r-base","dockerLoad":"","dockerFile":"","dockerImageId":"","dockerOutputDirectory":""}],"label":"get mean","class":"CommandLineTool","baseCommand":["Rscript mean.R"],"arguments":[]},"sbg:x":600,"sbg:y":200}],"sbg:canvas_zoom":1,"sbg:canvas_y":130,"sbg:canvas_x":40}

f $toJSON（漂亮的=真正的）

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或者使用%>>%

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如果这是您第一次上传这些工具，下面的脚本将把这些工具和工作流推送到您的项目中。

##需要id, full, sbg:id图书馆(七桥)a <-身份验证（平台=“公司治理文化”，用户名=“腾飞”) p <-美元项目（id =“腾飞/ helloworld”) app.runif <-p $app_add（“new_flow”， f)援助<-app.runif $ p $ idtask_add（name =“流”草案，描述=“流测试”，应用=##确认，显示所有任务状态为草稿(tsk <-)p $任务（“流草案”美元)啧啧运行（）

你可以从你的回购中获取App，并在R中连接它来构建流程。

app1 < -p $应用程序（id =“腾飞/ helloworld / runif_new_test / 0”) app2 <-p $应用程序（id =“腾飞/快速入门/ log_new_test_3/0”) app3 <-p $应用程序（id =“腾飞/快速入门/ log_new_test_3/0”) f <-app1 % > > %app2 % > > %App3 f$id <-《随机数测试流程2》f $“小企业:id”<-“腾飞/ helloworld / testtesttest”f $toJSON（漂亮的=真正的）

**重要**

这种流程构建方法易于线性流程，您最好的选择永远是我们的图形用户界面和编辑器。