Desenvolver um trabalhador do Asset Compute
Os trabalhadores do Asset Compute são o núcleo de um projeto do Asset Compute que fornece funcionalidade personalizada que executa, ou coordena, o trabalho executado em um ativo para criar uma nova representação.
O projeto do Asset Compute gera automaticamente um trabalhador simples que copia o binário original do ativo em uma representação nomeada, sem transformações. Neste tutorial, modificaremos esse worker para fazer uma representação mais interessante, a fim de ilustrar o poder dos workers de Asset compute.
Criaremos um trabalhador do Asset Compute que gera uma nova representação de imagem horizontal, que abrange o espaço vazio à esquerda e à direita da representação do ativo com uma versão indefinida do ativo. A largura, a altura e o desfoque da representação final são parametrizados.
Fluxo lógico de uma invocação de trabalhador de Asset compute
Os trabalhadores do Asset Compute implementam o contrato de API do trabalhador do SDK do Asset Compute, na função renditionCallback(...)
, que é conceitualmente:
- Entrada: Os parâmetros binário e perfil de processamento originais de um ativo AEM
- Saída: Uma ou mais representações a serem adicionadas ao ativo AEM
-
O serviço de Autor AEM invoca o trabalhador do Asset compute, fornecendo o binário original (1a) do ativo (
source
parâmetro) e (1b) quaisquer parâmetros definidos no Perfil de Processamento (rendition.instructions
parâmetro). -
O SDK do Asset Compute orquestra a execução da função
renditionCallback(...)
do trabalhador de metadados de Asset compute personalizado, gerando uma nova representação binária, com base no binário original do ativo (1a) e em quaisquer parâmetros (1b).- Neste tutorial, a representação é criada "em andamento", o que significa que o trabalhador compõe a representação. No entanto, o binário de origem também pode ser enviado para outras APIs de serviço Web para geração de representação.
-
O trabalhador do Asset compute salva os dados binários da nova representação em
rendition.path
. -
Os dados binários gravados em
rendition.path
são transportados via SDK do Asset Compute para o Serviço de Autor AEM e expostos como (4a) uma representação de texto e (4b) persistem no nó de metadados do ativo.
O diagrama acima articula as preocupações do desenvolvedor do Asset Compute e o fluxo lógico para a invocação do trabalhador do Asset Compute. Para os curiosos, os detalhes internos da execução do Asset compute estão disponíveis, no entanto, somente os contratos de API do SDK do Asset compute público podem ser dependentes.
Anatomia de um trabalhador
Todos os trabalhadores Assets compute seguem a mesma estrutura básica e o contrato de entrada/saída.
'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() { ... }
Abrir o index.js do trabalhador
gerado automaticamente
- Verifique se o projeto do Asset Compute está aberto no código VS
- Navegar até a pasta
/actions/worker
- Abrir o arquivo
index.js
Este é o arquivo JavaScript do trabalhador que modificaremos neste tutorial.
Instalar e importar módulos npm de suporte
Por serem baseados em Node.js, os projetos do Asset Compute se beneficiam do robusto npm module ecosystem. Para aproveitar os módulos npm, precisamos primeiro instalá-los em nosso projeto do Asset Compute.
Neste trabalhador, usamos o jimp para criar e manipular a imagem de representação diretamente no código Node.js.
-
Abra a linha de comando na raiz do projeto do Asset Compute (isso pode ser feito no Código VS por meio de Terminal > Novo Terminal) e execute o comando:
code language-none $ npm install jimp
-
Importe o módulo
jimp
para o código do trabalhador para que ele possa ser usado por meio do objeto JavaScriptJimp
.
Atualize as diretivasrequire
na parte superior doindex.js
do trabalhador para importar o objetoJimp
do módulojimp
:code language-javascript '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 });
Ler parâmetros
Os trabalhadores do Asset Compute podem ler em parâmetros que podem ser transmitidos por meio de Perfis de processamento definidos no serviço do AEM as a Cloud Service Author. Os parâmetros são passados para o trabalhador por meio do objeto rendition.instructions
.
Elas podem ser lidas acessando rendition.instructions.<parameterName>
no código de trabalho.
Aqui leremos os SIZE
, BRIGHTNESS
e CONTRAST
da representação configurável, fornecendo valores padrão se nenhum tiver sido fornecido por meio do Perfil de Processamento. Observe que renditions.instructions
são passados como cadeias de caracteres quando chamados de Perfis de Processamento AEM as a Cloud Service, portanto, certifique-se de que eles sejam transformados nos tipos de dados corretos no código de trabalho.
'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
}
Gerando erros errors
Os trabalhadores do Asset Compute podem encontrar situações que resultam em erros. O SDK do Asset compute do Adobe fornece um conjunto de erros predefinidos que podem ser gerados quando essas situações são encontradas. Se nenhum tipo de erro específico se aplicar, o GenericError
poderá ser usado ou o ClientErrors
personalizado específico poderá ser definido.
Antes de começar a processar a representação, verifique se todos os parâmetros são válidos e compatíveis no contexto deste trabalhador:
- Verifique se os parâmetros de instrução de representação para
SIZE
,CONTRAST
eBRIGHTNESS
são válidos. Caso contrário, gerar um erro personalizadoRenditionInstructionsError
.- Uma classe
RenditionInstructionsError
personalizada que estendeClientError
está definida na parte inferior deste arquivo. O uso de um erro específico e personalizado é útil ao gravar testes para o funcionário.
- Uma classe
'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);
}
}
Criação da representação
Com os parâmetros lidos, higienizados e validados, o código é escrito para gerar a representação. O pseudocódigo para a geração de representação é o seguinte:
-
Crie uma nova tela
renditionImage
em dimensões quadradas especificadas pelo parâmetrosize
. -
Criar um objeto
image
a partir do binário do ativo de origem -
Use a biblioteca Jimp para transformar a imagem:
- Cortar a imagem original em um quadrado centralizado
- Recortar um círculo do centro da imagem "quadrada"
- Dimensionar para caber dentro das dimensões definidas pelo valor de parâmetro
SIZE
- Ajustar o contraste com base no valor do parâmetro
CONTRAST
- Ajustar o brilho com base no valor do parâmetro
BRIGHTNESS
-
Coloque o
image
transformado no centro dorenditionImage
, que tem um plano de fundo transparente -
Escreva o composto,
renditionImage
pararendition.path
para que ele possa ser salvo novamente no AEM como uma representação de ativo.
Este código emprega as APIs Jimp para executar essas transformações de imagem.
Os trabalhadores do Asset Compute devem terminar seu trabalho de forma síncrona, e o rendition.path
deve ser totalmente gravado de volta antes que o renditionCallback
do trabalhador seja concluído. Isso requer que as chamadas de funções assíncronas sejam tornadas síncronas usando o operador await
. Se você não estiver familiarizado com as funções assíncronas do JavaScript e como executá-las de forma síncrona, familiarize-se com o operador de espera do JavaScript.
O trabalhador concluído index.js
deve ser semelhante a:
'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');
}
// Read/parse and validate parameters
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 1,0000");
} 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
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
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
await renditionImage.writeAsync(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);
}
}
Executando o trabalhador
Agora que o código do trabalhador está completo e foi registrado e configurado anteriormente no manifest.yml, ele pode ser executado usando a Ferramenta de Desenvolvimento de Asset compute local para ver os resultados.
-
Na raiz do projeto do Asset Compute
-
Executar
aio app run
-
Aguarde até que a Ferramenta de desenvolvimento do Asset Compute seja aberta em uma nova janela
-
Na lista suspensa Selecionar um arquivo…, selecione uma imagem de exemplo a ser processada
- Selecione um arquivo de imagem de amostra para usar como binário do ativo de origem
- Se ainda não houver nenhum, toque em (+) à esquerda e carregue um arquivo de imagem de exemplo e atualize a janela do navegador Ferramentas de Desenvolvimento
-
Atualize
"name": "rendition.png"
como este trabalhador para gerar um PNG transparente.- Observe que esse parâmetro "name" é usado somente para a Ferramenta de desenvolvimento e não deve ser usado.
code language-json { "renditions": [ { "worker": "...", "name": "rendition.png" } ] }
-
Toque em Executar e aguarde a representação ser gerada
-
A seção Representações pré-visualiza a representação gerada. Toque na pré-visualização de representação para baixar a representação completa
Executar o trabalhador com parâmetros
Os parâmetros, transmitidos por meio das configurações do Perfil de processamento, podem ser simulados nas Ferramentas de desenvolvimento do Asset Compute, fornecendo-os como pares de chave/valor no parâmetro de representação JSON.
Por exemplo, a função
crop(width, height)
de Jimp requer que seus parâmetros sejam de int
. Se parseInt(rendition.instructions.size)
não for analisado para um int, a chamada para jimp.crop(SIZE, SIZE)
falhará, pois os parâmetros são do tipo 'String' incompatível.Nosso código aceita parâmetros para:
size
define o tamanho da representação (altura e largura como números inteiros)contrast
define o ajuste do contraste, deve estar entre -1 e 1, como flutuaçõesbrightness
define o ajuste brilhante; deve estar entre -1 e 1, como flutuantes
Eles são lidos no trabalhador index.js
via:
const SIZE = parseInt(rendition.instructions.size) || 800
const CONTRAST = parseFloat(rendition.instructions.contrast) || 0
const BRIGHTNESS = parseFloat(rendition.instructions.brightness) || 0
-
Atualize os parâmetros de representação para personalizar o tamanho, o contraste e o brilho.
code language-json { "renditions": [ { "worker": "...", "name": "rendition.png", "size": "450", "contrast": "0.30", "brightness": "0.15" } ] }
-
Toque em Executar novamente
-
Toque na visualização da representação para baixar e revisar a representação gerada. Observe suas dimensões e como o contraste e o brilho foram alterados em comparação à representação padrão.
-
Carregue outras imagens para a lista suspensa Arquivo Source e tente executar o trabalhador com parâmetros diferentes!
Trabalhador index.js no Github
O index.js
final está disponível no Github em: