执行模型反转指南

PR #2666 将执行模型从原先的“后端到前端”递归方式，转变为“前端到后端”的拓扑排序方式。尽管多数自定义节点预计仍能照常工作，本指南旨在帮助自定义节点开发者识别那些可能因此变更而出现问题的情况。

​

不兼容变更

​

Monkey Patching

任何曾对执行模型进行 Monkey Patching （猴子补丁）的代码，在新模型下很可能失效。值得注意的是，此 PR 带来的执行性能已超越多数主流 Monkey Patching 方案，因此许多此类补丁已无必要。

​

可选输入验证

在此 PR 更新前，系统仅对那些完全通过一连串 \"required\" （必需）输入连接到输出节点的节点进行验证。如果您的自定义节点以往仅通过 \"optional\" （可选）输入连接，那么之前可能并未发现其验证失败的情况。

如果您的节点输出此前已能连接至 \"required\" （必需）输入，那么本节内容对您的影响可能不大。本节主要针对那些使用自定义数据类型，并且其节点仅通过 \"optional\" （可选）输入进行连接的自定义节点开发者。

以下列出了一些可能导致验证失败的情形及建议解决方案：

• 为了配置自定义小部件（widget），在不适合进行比较的类型（如字典）上使用了保留的附加参数（例如 min 和 max）。

  • 将所用的附加参数更改为非保留关键字，例如 uiMin 和 uiMax。（推荐方案）

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(cls):
        return {
            "required": {
                "my_size": ("VEC2", {"uiMin": 0.0, "uiMax": 1.0}),
            }
        }
    

  • 为该输入定义一个自定义的 VALIDATE_INPUTS 函数，从而跳过对其的验证。（快速方案）

    @classmethod
    def VALIDATE_INPUTS(cls, my_size):
        return True
    

• 使用了复合类型（例如 CUSTOM_A,CUSTOM_B）

  • （作为输出时）定义并使用类似 MakeSmartType 的包装器 见于此 PR 的单元测试
    class MyCustomNode:
    
        @classmethod
        def INPUT_TYPES(cls):
            return {
                "required": {
                    "input": (MakeSmartType("FOO,BAR"), {}),
                }
            }
    
        RETURN_TYPES = (MakeSmartType("FOO,BAR"),)
    
        # ...
    
  • （作为输入时）定义一个自定义的 VALIDATE_INPUTS 函数，使其接受 input_types 参数，从而跳过类型验证。
    @classmethod
    def VALIDATE_INPUTS(cls, input_types):
        return True
    
  • （输入输出均适用，且便捷）定义并使用 @VariantSupport 装饰器 见于此 PR 的单元测试
    @VariantSupport
    class MyCustomNode:
    
        @classmethod
        def INPUT_TYPES(cls):
            return {
                "required": {
                    "input": ("FOO,BAR", {}),
                }
            }
        
        RETURN_TYPES = (MakeSmartType("FOO,BAR"),)
    
        # ...
    

• 在图（graph）定义中将列表（例如 [1, 2, 3]）用作常量（例如，代表一个 VEC3 类型的常量输入）。此用法在旧版中需配合前端扩展。并且，此前大小恰好为 2 的列表本身就会导致失败——它们会被视为无效链接。

  • 将列表包装在形如 { "value": [1, 2, 3] } 的字典中。

​

执行顺序

执行顺序以往便会因节点的 ID 不同而变化，如今，缓存值的不同也可能导致执行顺序的改变。通常而言，除了图结构所固有的约束外，执行顺序应被视为不确定的，并可能随时调整。

切勿依赖特定的执行顺序。

HIC SUNT DRACONES

​

新增功能

​

验证更改

为了缓解前述可选输入验证变更带来的影响，VALIDATE_INPUTS 函数新增了若干特性。

• 对于由 VALIDATE_INPUTS 函数接收的输入，系统将不再执行默认验证流程。
• VALIDATE_INPUTS 函数现支持接收 **kwargs 参数。一旦使用，节点创建者将被视为已自行处理所有输入的验证。
• VALIDATE_INPUTS 函数可以接收一个名为 input_types 的参数。该参数是一个字典，其中包含了每个通过链接接入的输入及其对应连接输出的类型。若定义了此参数，系统将跳过对该节点所有输入的类型验证。

更多详情请参阅 VALIDATE_INPUTS 文档。

​

Lazy Evaluation

输入现支持 Lazy Evaluation （惰性求值），即可以先判断是否确实需要某个输入值，再决定是否执行其连接的上游节点及其所有依赖节点。更多信息请参见惰性求值。

​

Node Expansion

在运行时，节点可以动态扩展为一个子图（subgraph）。该机制使得通过尾递归（tail-recursion）实现循环等复杂逻辑成为可能。更多信息请参见节点扩展。