Snakemake: триггер повторного запуска mtime заставляет повторно запускать ранее завершенные шаги при использовании временных совместных данных.

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Вопрос о поведении Snakemake при использовании временных "коммунальных" данных в контексте триггера изменения времени модификации (mtime) является очень актуальным для многих пользователей системы. Ваша ситуация, когда предшествующий шаг вызвает повторное выполнение других шагов, в частности, этапов C и D, действительно может привести к ненужным переработкам. Рассмотрим эту задачу более детально.

Проблематика

Ваш рабочий процесс выглядит следующим образом:

• A -> temp(B) -> C
• A -> temp(B) -> D

Когда вы пытаетесь сгенерировать D после C, Snakemake видит, что временный файл B был изменен, и запускает пересчет для обоих шагов. Из-за этого C, который был создан до времени модификации B, определяется как устаревший и подлежит пересозданию. Это поведение наблюдается из-за механизма отслеживания зависимости в Snakemake, который основывается на времени создания (mtime) выходных файлов.

Решение

Вы уже предложили один из вариантов, который включает создание различных временных файлов для C и D, т.е.:

• A -> temp(B_C) -> C
• A -> temp(B_D) -> D

Этот подход решает вашу проблему, поскольку B_C и B_D являются независимыми файлами, и изменения одного не влияют на другой. Однако, как вы правильно отметили, это решение потребует изменения всех правил, что может быть довольно громоздко.

Альтернативные методы

1. Оптимизация временных данных: Сохраняйте временные файлы с уникальными названиями, используя параметр wildcards. Например, замените temp(B) на temp(B_{input_type}), где {input_type} может зависеть от конечной задачи (C или D). Это позволяет избежать конфликта мtime для общего файла B.

2. Использование protected для промежуточных данных: Рассмотрите возможность использования механизма protected в Snakemake. Это позволит избежать пересоздания выходных файлов, даже если входные данные изменились. Это можно реализовать, указав, что определенные файлы критически важны и не должны быть перезаписаны без явного указания.

3. Условные правила: Можно внедрить логику, основанную на условиях, чтобы проверять, была ли изменена истинная зависимость для C или D. В зависимости от типа данных, которые вы используете, используйте условные выражения для активизации только необходимых шагов.

4. Параметризованный подход: Обновите правила так, чтобы они принимали параметры, которые могут включать временные метки или флаги, которые помогут отслеживать изменения.

Заключение

В конечном счете, интеграция временных структур данных, уникальных для каждого процесса, — это наиболее надежный и наглядный путь. Это подходит для расширяемости вашего рабочего потока и уменьшает вероятность нежелательного повторного выполнения этапов. Если код должен оставаться чистым и поддерживаемым с течением времени, рекомендуется детально продумать структуру взаимодействия правил и их входных/выходных данных. Выбор правильного дизайна в Snakemake может значительно упростить управление зависимостями и ускорить процесс работы на вашем проекте.

Если у вас возникнут дополнительные вопросы или потребуется помощь, не стесняйтесь обращаться!