N8n loop

N8n Loop: Детальное руководство по циклам и итерациям в автоматизации

N8n — это инструмент автоматизации с открытым исходным кодом, который использует визуальный редактор на основе узлов (нод) для создания рабочих процессов (workflows). Концепция цикла (loop) является фундаментальной для обработки коллекций данных, таких как массивы, списки или строки результатов из базы данных. В отличие от традиционных языков программирования, где циклы реализуются через конструкции for или while, в n8n циклы создаются путем комбинации специализированных узлов и настройки их поведения. Это позволяет повторно выполнять часть рабочего процесса для каждого элемента в наборе данных.

Основные методы реализации циклов в n8n

В n8n не существует единого узла «Loop». Вместо этого итерации достигаются несколькими ключевыми методами, каждый из которых подходит для разных сценариев.

1. Узел «Split In Batches» (Разделить партиями)

Этот узел предназначен для обработки больших массивов данных, которые необходимо разбить на меньшие партии (пагинация) для избежания перегрузки API или системы. Узел принимает массив элементов на входе, разбивает его на партии заданного размера и запускает последующие узлы для каждой партии отдельно.

Принцип работы: Узел ожидает массив данных во входном элементе. Пользователь задает размер партии (Batch Size). Узел последовательно отправляет в выходное соединение по одной партии данных за раз, активируя выполнение downstream-узлов. После обработки всех элементов партии, узел автоматически загружает следующую партию.
Ключевые настройки:
- Batch Size: Количество элементов в одной партии.
- Options: Настройки повторных попыток при ошибках.
Использование: Идеально для постраничного чтения данных из REST API, обработки больших списков email-адресов, массовых операций с файлами.

2. Узел «HTTP Request» с опцией «Split Into Items»

Многие узлы в n8n, особенно «HTTP Request», имеют встроенную возможность автоматического разделения выходного массива на отдельные элементы. Это неявный, но мощный способ создания цикла.

Принцип работы: Когда узел возвращает массив данных (например, JSON-массив), активация опции «Split Into Items» в настройках выхода (Output) преобразует этот массив в серию отдельных выходных элементов. Каждый последующий узел, подключенный к этому выходу, будет выполнен один раз для каждого элемента массива, создавая цикличное выполнение.
Ключевые настройки: Флажок «Split Into Items» на вкладке «Output» узла.
Использование: Запрос к API, который возвращает список объектов (пользователей, заказов, товаров), с последующей обработкой каждого объекта отдельным узлом.

3. Узел «Loop Over Items» (Цикл по элементам)

Этот узел предоставляет более контролируемый и наглядный способ итерации. Он явно определяет начало циклического блока в рабочем процессе.

Принцип работы: Узел принимает массив данных. Все узлы, размещенные внутри его циклической области (между узлом «Loop Over Items» и узлом «End» в редакторе), будут выполнены для каждого элемента входного массива. Данные текущей итерации доступны внутри цикла через выражения.

Ключевые настройки:

Max Items: Ограничение количества обрабатываемых элементов.
Output: Формат выходных данных (один элемент со всеми результатами или отдельные элементы).

Использование: Сложные многошаговые операции для каждого элемента (например, для каждого пользователя: получить данные из БД, отправить email, обновить запись в CRM).

4. Узел «Wait» и триггеры для создания циклов событий

Для создания периодически выполняющихся рабочих процессов (аналог цикла while) используются узлы, инициирующие запуск по расписанию или событию.

Принцип работы: Узел «Schedule Trigger» запускает весь рабочий процесс с заданной периодичностью (каждую минуту, час, день). Это создает бесконечный цикл во времени. Комбинация узлов «Wait» (для паузы) и «Code» (для проверки условий) может имитировать цикл while.
Использование: Периодическая проверка почты, опрос API на наличие новых данных, автоматическое создание отчетов.

Сравнение методов создания циклов

Метод / Узел	Основное назначение	Преимущества	Недостатки	Сценарий использования
Split In Batches	Пошаговая обработка больших наборов данных	Защита от лимитов API, контроль нагрузки	Не подходит для сложных операций на элемент	Массовая рассылка, пакетное обновление записей
HTTP Request (Split Into Items)	Простая итерация по результатам запроса	Простота настройки, не требует дополнительных узлов	Привязан к выходу конкретного узла, менее гибок	Обработка списка из API
Loop Over Items	Многошаговая обработка каждого элемента	Наглядность, изоляция логики цикла, поддержка выражений	Может быть избыточным для простых задач	Сложный пайплайн обработки для каждого элемента массива
Schedule Trigger	Периодическое выполнение	Автономность, простота настройки расписания	Нет прямого перебора массива	Кроновые задачи, мониторинг

Доступ к данным внутри цикла: Выражения и итемзация

Ключевой аспект работы с циклами — доступ к данным текущей итерации. В n8n это реализовано через систему выражений (expressions) и концепцию «items».

Итем (Item): Базовый блок данных в n8n. При разделении массива каждый его элемент становится отдельным итемом.
Выражения: Специальный синтаксис {{...}} для доступа к данным. Внутри цикла наиболее важны:
- {{$json}} — содержит все данные текущего итема.
- {{$itemIndex}} — индекс (номер) текущей итерации, начиная с 0.
- {{$input.first().json}} — доступ к данным из предыдущего узла.
Например, выражение {{$json.email}} внутри цикла получит значение поля «email» для текущего обрабатываемого элемента.

Обработка ошибок и отладка циклов

Циклы увеличивают сложность рабочего процесса, поэтому важна правильная обработка ошибок.

Встроенные повторы (Retry): Узлы «HTTP Request» и «Split In Batches» имеют настройки повторных попыток при сбоях сети или API.
Узел «Error Trigger»: Может быть размещен внутри цикла («Loop Over Items») для перехвата ошибок и выполнения альтернативных действий без остановки всего цикла.
Отладка: Используйте режим выполнения (Execute Workflow) и проверяйте данные после каждого узла. Особое внимание уделяйте индексу $itemIndex и структуре $json на разных итерациях.

Продвинутые сценарии и оптимизация

Вложенные циклы: Возможны путем размещения узла «Loop Over Items» или другого циклического механизма внутри существующего цикла. Требует аккуратного управления данными и индексами.
Ранний выход и фильтрация: Используйте узел «IF» внутри цикла для условного пропуска итемов или преждевременного завершения цикла на основе данных.
Параллельное выполнение: Настройка «Parallelism» в узле «Loop Over Items» позволяет запускать несколько итераций одновременно, значительно ускоряя обработку.
Интеграция с Code Node: Для сверхсложной логики итераций можно использовать узел «Code» (JavaScript или Python), где цикл реализуется классическими языковыми конструкциями.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

В чем разница между «Split In Batches» и «Loop Over Items»?

«Split In Batches» предназначен для обработки данных пачками, где каждая пачка — это массив элементов, отправляемый далее по workflow. «Loop Over Items» организует полноценный цикл, где каждый элемент обрабатывается индивидуально внутри выделенной области, что удобно для многошаговых операций на один элемент.

Как остановить или прервать бесконечный цикл в n8n?

Если цикл создан через «Schedule Trigger», отключите триггер или деактивируйте весь workflow. Если цикл по массиву зациклился из-за логической ошибки, остановите текущее выполнение через интерфейс n8n (кнопка «Stop Execution»). Для предотвращения бесконечных циклов всегда используйте узлы «IF» для условий выхода и ограничивайте максимальное количество элементов в настройках циклических узлов.

Можно ли использовать переменные для хранения состояния между итерациями цикла?

Прямого механизма глобальных переменных между итерациями нет. Однако состояние можно накапливать:

С помощью узла «Set» для добавления полей в текущий итем.
Путем агрегации данных после завершения цикла в узле «Code» или «Function».
Используя внешнее хранилище, такое как база данных или память (Memory Node), для чтения и записи общих значений.

Как обрабатывать элементы цикла параллельно?

В узле «Loop Over Items» перейдите на вкладку «Options» и установите параметр «Parallelism» в значение больше 1. Это укажет n8n запускать указанное количество итераций одновременно. Убедитесь, что целевые API или службы поддерживают параллельные запросы.

Почему узел после «HTTP Request» с «Split Into Items» выполняется только один раз, а не для каждого элемента?

Вероятно, выходные данные «HTTP Request» не являются массивом. Проверьте ответ API в режиме отладки. Убедитесь, что это массив, а не объект. Если это объект, содержащий массив (например, {"results": [...]}), используйте выражение {{$json.results}} в узле «Split In Batches» или «Loop Over Items» для доступа к нужному массиву.

Как получить сводные данные после завершения всех итераций цикла?

Узел «Loop Over Items» имеет настройку выхода («Output Method»). При выборе опции «Append» все результаты итераций будут собраны в один массив и переданы как выходные данные узла, который следует после узла «End» цикла. Этот массив далее можно обработать для получения сводки.

Каковы лимиты на количество итераций в цикле?

Жестких встроенных лимитов нет, но производительность зависит от ресурсов сервера. Для обработки десятков тысяч элементов рекомендуется:

Использовать «Split In Batches» для контроля памяти.
Включать задержки между итерациями при работе с внешними API.
Рассмотреть возможность оффлоадинга обработки в базу данных или специализированный скрипт.

Заключение

Реализация циклов в n8n, основанная на комбинации узлов, предоставляет гибкий и мощный механизм для обработки повторяющихся задач. Понимание различий между «Split In Batches», «Loop Over Items» и встроенной итемзацией является ключевым для построения эффективных и надежных рабочих процессов. Выбор метода зависит от конкретной задачи: обработка больших данных, сложная многошаговая логика на элемент или периодическое выполнение. Правильное использование выражений для доступа к данным и настройка обработки ошибок обеспечивают стабильную работу автоматизированных процессов любой сложности.