Les travailleurs d’Asset compute sont au coeur d’un projet d’Asset compute car ils fournissent des fonctionnalités personnalisées qui exécutent, ou orchestrent, le travail effectué sur une ressource pour créer un nouveau rendu.
Le projet d’Asset compute génère automatiquement un programme de travail simple qui copie le fichier binaire d’origine dans un rendu nommé, sans aucune conversion. Dans ce tutoriel, nous allons modifier ce travailleur pour créer un rendu plus intéressant, pour illustrer la puissance des travailleurs de l'Asset compute.
Nous allons créer un intervenant d’Asset compute qui génère un nouveau rendu d’image horizontal, qui couvre l’espace vide à gauche et à droite du rendu de fichier avec une version floue de la ressource. La largeur, la hauteur et le flou du rendu final seront paramétrés.
Les agents d’Asset compute implémentent le contrat Asset compute SDK worker API dans la fonction renditionCallback(...)
, qui est conceptuellement :
Le service Auteur AEM appelle l’agent d’Asset compute, en fournissant le (1a) paramètre binaire d’origine de la ressource (source
) et (1b) tous les paramètres définis dans le Profil de traitement (rendition.instructions
paramètre).
Le Asset compute SDK orchestre l’exécution de la fonction renditionCallback(...)
du programme de travail des métadonnées d’Asset compute personnalisé, en générant un nouveau rendu binaire, basé sur le fichier binaire original (1a) et les paramètres (1b).
Le programme de travail d’Asset compute enregistre les données binaires du nouveau rendu dans rendition.path
.
Les données binaires écrites dans rendition.path
sont transportées par l’Asset compute SDK vers le service d’auteur AEM et exposées sous la forme (4a) d’un rendu de texte et (4b) conservées dans le noeud de métadonnées de la ressource.
Le diagramme ci-dessus décrit les préoccupations des développeurs d'Assets compute et le flux logique vers l'appel des travailleurs d'Asset compute. Pour les curieux, les détails internes de l'exécution des Assets compute sont disponibles, mais seuls les contrats d'API du SDK d'Asset compute public peuvent être dépendants.
Tous les travailleurs d'Asset compute suivent la même structure de base et le même contrat d'entrée/sortie.
'use strict';
// Any npm module imports used by the worker
const { worker, SourceCorruptError } = require('@adobe/asset-compute-sdk');
const fs = require('fs').promises;
/**
Exports the worker implemented by a custom rendition callback function, which parametrizes the input/output contract for the worker.
+ `source` represents the asset's original binary used as the input for the worker.
+ `rendition` represents the worker's output, which is the creation of a new asset rendition.
+ `params` are optional parameters, which map to additional key/value pairs, including a sub `auth` object that contains Adobe I/O access credentials.
**/
exports.main = worker(async (source, rendition, params) => {
// Perform any necessary source (input) checks
const stats = await fs.stat(source.path);
if (stats.size === 0) {
// Throw appropriate errors whenever an erring condition is met
throw new SourceCorruptError('source file is empty');
}
// Access any custom parameters provided via the Processing Profile configuration
let param1 = rendition.instructions.exampleParam;
/**
Perform all work needed to transform the source into the rendition.
The source data can be accessed:
+ In the worker via a file available at `source.path`
+ Or via a presigned GET URL at `source.url`
**/
if (success) {
// A successful worker must write some data back to `renditions.path`.
// This example performs a trivial 1:1 copy of the source binary to the rendition
await fs.copyFile(source.path, rendition.path);
} else {
// Upon failure an Asset Compute Error (exported by @adobe/asset-compute-commons) should be thrown.
throw new GenericError("An error occurred!", "example-worker");
}
});
/**
Optionally create helper classes or functions the worker's rendition callback function invokes to help organize code.
Code shared across workers, or to complex to be managed in a single file, can be broken out across supporting JavaScript files in the project and imported normally into the worker.
**/
function customHelperFunctions() { ... }
/actions/worker
index.js
.Il s'agit du fichier JavaScript de l'intervenant que nous allons modifier dans ce didacticiel.
Basés sur Node.js, les projets d’Asset compute bénéficient de l’écosystème module npm robuste. Pour exploiter les modules npm, nous devons d'abord les installer dans notre projet d'Asset compute.
Dans ce programme de travail, nous utilisons jimp pour créer et manipuler l’image de rendu directement dans le code Node.js.
Tous les modules npm pour la manipulation de ressources ne sont pas pris en charge par l’Asset compute. Les modules npm qui dépendent de l’existence d’applications telles que ImageMagick ou d’autres bibliothèques dépendantes du système d’exploitation ne sont pas pris en charge. Il est préférable de limiter l’utilisation des modules npm JavaScript uniquement.
Ouvrez la ligne de commande dans la racine du projet d'Asset compute (vous pouvez le faire dans le code VS via Terminal > New Terminal) et exécutez la commande :
$ npm install jimp
Importez le module jimp
dans le code de travail afin de pouvoir l’utiliser via l’objet JavaScript Jimp
.
Mettez à jour les directives require
en haut de l'élément index.js
du programme de travail pour importer l'objet Jimp
à partir du module jimp
:
'use strict';
const { Jimp } = require('jimp');
const { worker, SourceCorruptError } = require('@adobe/asset-compute-sdk');
const fs = require('fs').promises;
exports.main = worker(async (source, rendition, params) => {
// Check handle a corrupt input source
const stats = await fs.stat(source.path);
if (stats.size === 0) {
throw new SourceCorruptError('source file is empty');
}
// Do work here
});
Les travailleurs d’Asset compute peuvent lire dans des paramètres qui peuvent être transmis via des Profils de traitement définis dans AEM en tant que service d’auteur Cloud Service. Les paramètres sont transmis au programme de travail via l'objet rendition.instructions
.
Vous pouvez les lire en accédant à rendition.instructions.<parameterName>
dans le code de travail.
Ici, nous allons lire les éléments SIZE
, BRIGHTNESS
et CONTRAST
du rendu configurable, en fournissant les valeurs par défaut si aucun élément n’a été fourni par le Profil de traitement. Notez que renditions.instructions
sont transmis en tant que chaînes lorsqu’ils sont appelés à partir d’AEM en tant que Profils de traitement Cloud Service. Assurez-vous donc qu’ils sont transformés en types de données corrects dans le code de travail.
'use strict';
const { Jimp } = require('jimp');
const { worker, SourceCorruptError } = require('@adobe/asset-compute-sdk');
const fs = require('fs').promises;
exports.main = worker(async (source, rendition, params) => {
const stats = await fs.stat(source.path);
if (stats.size === 0) {
throw new SourceCorruptError('source file is empty');
}
// Read in parameters and set defaults if parameters are provided
// Processing Profiles pass in instructions as Strings, so make sure to parse to correct data types
const SIZE = parseInt(rendition.instructions.size) || 800;
const CONTRAST = parseFloat(rendition.instructions.contrast) || 0;
const BRIGHTNESS = parseFloat(rendition.instructions.brightness) || 0;
// Do work here
}
Les employés d'Asset compute peuvent rencontrer des situations qui génèrent des erreurs. Le Adobe Asset compute SDK fournit une suite d’erreurs prédéfinies qui peuvent être générées lorsque de telles situations se produisent. Si aucun type d'erreur spécifique n'est appliqué, l'élément GenericError
peut être utilisé ou un élément personnalisé spécifique ClientErrors
peut être défini.
Avant de commencer à traiter le rendu, vérifiez que tous les paramètres sont valides et pris en charge dans le contexte de ce programme de travail :
SIZE
, CONTRAST
et BRIGHTNESS
sont valides. Dans le cas contraire, envoyez une erreur personnalisée RenditionInstructionsError
.
RenditionInstructionsError
personnalisée qui étend ClientError
est définie au bas de ce fichier. L’utilisation d’une erreur personnalisée spécifique est utile lorsque l’écriture de tests pour le collaborateur.'use strict';
const { Jimp } = require('jimp');
// Import the Asset Compute SDK provided `ClientError`
const { worker, SourceCorruptError, ClientError } = require('@adobe/asset-compute-sdk');
const fs = require('fs').promises;
exports.main = worker(async (source, rendition, params) => {
const stats = await fs.stat(source.path);
if (stats.size === 0) {
throw new SourceCorruptError('source file is empty');
}
// Read in parameters and set defaults if parameters are provided
const SIZE = parseInt(rendition.instructions.size) || 800;
const CONTRAST = parseFloat(rendition.instructions.contrast) || 0;
const BRIGHTNESS = parseFloat(rendition.instructions.brightness) || 0;
if (SIZE <= 10 || SIZE >= 10000) {
// Ensure size is within allowable bounds
throw new RenditionInstructionsError("'size' must be between 10 and 1,0000");
} else if (CONTRAST <= -1 || CONTRAST >= 1) {
// Ensure contrast is valid value
throw new RenditionInstructionsError("'contrast' must between -1 and 1");
} else if (BRIGHTNESS <= -1 || BRIGHTNESS >= 1) {
// Ensure contrast is valid value
throw new RenditionInstructionsError("'brightness' must between -1 and 1");
}
// Do work here
}
// Create a new ClientError to handle invalid rendition.instructions values
class RenditionInstructionsError extends ClientError {
constructor(message) {
// Provide a:
// + message: describing the nature of this erring condition
// + name: the name of the error; usually same as class name
// + reason: a short, searchable, unique error token that identifies this error
super(message, "RenditionInstructionsError", "rendition_instructions_error");
// Capture the strack trace
Error.captureStackTrace(this, RenditionInstructionsError);
}
}
Lorsque les paramètres sont lus, expurgés et validés, le code est écrit pour générer le rendu. Le pseudo-code pour la génération de rendu est le suivant :
renditionImage
en dimensions carrées spécifié via le paramètre size
.image
à partir du fichier binaire de l’actif source.SIZE
CONTRAST
BRIGHTNESS
image
transformé au centre du renditionImage
avec un arrière-plan transparent.renditionImage
sur rendition.path
afin qu’il puisse être enregistré à nouveau en AEM en tant que rendu de ressource.Ce code utilise les API Jimp pour effectuer ces transformations d'image.
Les travailleurs d'Asset compute doivent terminer leur travail de façon synchrone, et le rendition.path
doit être entièrement écrit avant que le travailleur ne termine son travail renditionCallback
. Pour ce faire, les appels de fonctions asynchrones doivent être effectués de manière synchrone à l'aide de l'opérateur await
. Si vous ne connaissez pas les fonctions asynchrones JavaScript et comment les exécuter de manière synchrone, familiarisez-vous avec l’opérateur d’attente de JavaScript.
Le travailleur terminé index.js
doit se présenter comme suit :
'use strict';
const Jimp = require('jimp');
const { worker, SourceCorruptError, ClientError } = require('@adobe/asset-compute-sdk');
const fs = require('fs').promises;
exports.main = worker(async (source, rendition, params) => {
const stats = await fs.stat(source.path);
if (stats.size === 0) {
throw new SourceCorruptError('source file is empty');
}
const SIZE = parseInt(rendition.instructions.size) || 800;
const CONTRAST = parseFloat(rendition.instructions.contrast) || 0;
const BRIGHTNESS = parseFloat(rendition.instructions.brightness) || 0;
if (SIZE <= 10 || SIZE >= 10000) {
throw new RenditionInstructionsError("'size' must be between 10 and 10,000");
} else if (CONTRAST <= -1 || CONTRAST >= 1) {
throw new RenditionInstructionsError("'contrast' must between -1 and 1");
} else if (BRIGHTNESS <= -1 || BRIGHTNESS >= 1) {
throw new RenditionInstructionsError("'brightness' must between -1 and 1");
}
// Create target rendition image of the target size with a transparent background (0x0)
let renditionImage = new Jimp(SIZE, SIZE, 0x0);
// Read and perform transformations on the source binary image
let image = await Jimp.read(source.path);
// Crop a circle from the source asset, and then apply contrast and brightness using Jimp
image.crop(
image.bitmap.width < image.bitmap.height ? 0 : (image.bitmap.width - image.bitmap.height) / 2,
image.bitmap.width < image.bitmap.height ? (image.bitmap.height - image.bitmap.width) / 2 : 0,
image.bitmap.width < image.bitmap.height ? image.bitmap.width : image.bitmap.height,
image.bitmap.width < image.bitmap.height ? image.bitmap.width : image.bitmap.height
)
.circle()
.scaleToFit(SIZE, SIZE)
.contrast(CONTRAST)
.brightness(BRIGHTNESS);
// Place the transformed image onto the transparent renditionImage to save as PNG
renditionImage.composite(image, 0, 0)
// Write the final transformed image to the asset's rendition
renditionImage.write(rendition.path);
});
// Custom error used for renditions.instructions parameter checking
class RenditionInstructionsError extends ClientError {
constructor(message) {
super(message, "RenditionInstructionsError", "rendition_instructions_error");
Error.captureStackTrace(this, RenditionInstructionsError);
}
}
Maintenant que le code de travail est terminé et qu’il a été précédemment enregistré et configuré dans manifest.yml, il peut être exécuté à l’aide de l’outil de développement d’Asset compute local pour afficher les résultats.
A partir de la racine du projet d'Asset compute
Exécuter aio app run
L'outil de développement d'Asset compute doit s'ouvrir dans une nouvelle fenêtre
Dans la section Sélectionner un fichier…Liste déroulante, sélectionnez un exemple d’image à traiter
Mettez à jour "name": "rendition.png"
en tant que ce programme de travail pour générer un fichier PNG transparent.
{
"renditions": [
{
"worker": "...",
"name": "rendition.png"
}
]
}
Appuyez sur Exécuter et attendez la génération du rendu.
La section Rendus prévisualisation le rendu généré. Appuyez sur la prévisualisation de rendu pour télécharger le rendu complet.
Les paramètres transmis via les configurations de Profil de traitement peuvent être simulés dans les outils de développement d’Asset compute en les fournissant en tant que paires clé/valeur sur le paramètre de rendu JSON.
Lors du développement local, les valeurs peuvent être transmises à l’aide de différents types de données, lorsqu’elles sont transmises d’AEM en tant que Profils de traitement Cloud Service en tant que chaînes. Assurez-vous donc que les types de données appropriés sont analysés si nécessaire.
Par exemple, la fonction crop(width, height)
de Jimp requiert que ses paramètres soient int
. Si parseInt(rendition.instructions.size)
n'est pas analysé en tant qu'entier, l'appel à jimp.crop(SIZE, SIZE)
échoue, car les paramètres sont incompatibles avec le type "String".
Notre code accepte les paramètres pour :
size
définit la taille du rendu (hauteur et largeur en tant qu’entiers)contrast
définit l’ajustement du contraste, doit être compris entre -1 et 1, sous forme de flotteursbrightness
définit le réglage de la luminosité, doit être compris entre -1 et 1, sous forme de flotteursIls sont lus dans le travailleur index.js
via :
const SIZE = parseInt(rendition.instructions.size) || 800
const CONTRAST = parseFloat(rendition.instructions.contrast) || 0
const BRIGHTNESS = parseFloat(rendition.instructions.brightness) || 0
Mettez à jour les paramètres de rendu pour personnaliser la taille, le contraste et la luminosité.
{
"renditions": [
{
"worker": "...",
"name": "rendition.png",
"size": "450",
"contrast": "0.30",
"brightness": "0.15"
}
]
}
Appuyez à nouveau sur Exécuter.
Appuyez sur la prévisualisation de rendu pour télécharger et consulter le rendu généré. Notez ses dimensions et comment le contraste et la luminosité ont été modifiés par rapport au rendu par défaut.
Téléchargez d’autres images dans la liste déroulante Fichier source, et essayez d’exécuter le programme de travail à l’aide de différents paramètres !
Le index.js
final est disponible sur Github à l'adresse suivante :