🔂 n8n 常用逻辑节点详解

📚 概述

对于学习编程来说，不管是任何语言，首先需要学习的就是逻辑与判断。尽管 n8n 舍弃了编码的过程，但对于制作 Workflow 来说，本质上仍然是在用图形化进行编程，因此你需要用到一系列逻辑节点。

在 n8n 中，逻辑节点被归类在 Flow 类目下，也就是流程控制。

🎯 支持的流程控制节点

节点名称	功能说明
Filter	过滤，从上游输入的一堆 items 里过滤掉不满足条件的
If	判断，根据上游输入的数据判断给出 true 和 false 结果，并将数据流分叉成两个
Loop Over Items	循环，将上游输入的一堆 items 中的每一个，运行一遍 loop 中的部分，当所有 items 运行完毕之后，将所有运行结果打包输出给下游
Merge	合并，将两个上游输出的数据合并成一个
Compare Datasets	比较，将两个上游输出的数据进行比较，并决定在什么情况下用哪一个输出给下游
Execute Workflow	执行另一个 Workflow
Stop and Error	停止 Workflow 并输出错误
Switch	路由，可以理解为 If 的进阶版，根据上游输入的数据进行多重判断，并依据结果将数据流分叉成多个
Wait	等待，运行到这里暂停一会儿，主要用于向第三方 API 发起请求时避免超过对方访问限制

💡 提示：流程控制节点一般来说非常简单，如果你能理解它所对应的逻辑本身，你在看完这个表之后应该已经知道如何用了。

🚀 实战案例详解

如果你此前没有过任何编程经验，下面我们将通过四个实际的例子来讲解 If、Switch、Merge、Loop 四个 n8n 中最常用的逻辑控制节点。

案例1：使用 If 节点进行条件判断

场景：我有一张数据表，其中一列是文章标题，我希望在后续的 Workflow 中对包含"评论"的内容单独处理，我该如何操作？

实现步骤：

配置 If 节点：使用它来判断标题中是否存在"评论"两个字

设置条件：添加一个 Conditions（条件），以 {{ $json['标题'] }} 为判断源

判断逻辑：如果它 contains（包含）"评论"二字，就返回 true，否则就返回 false

结果说明：

在 Output 面板，我们可以看到后续 Workflow 被分为了：

True Branch：85 个 item（包含"评论"的文章）

False Branch：2710 个 item（不包含"评论"的文章）

高级功能：

多种判断类型：支持字符串、数字、日期与时间、布尔值、数组和对象字段类型的判断

逻辑连接符：支持多个 Conditions 之间用 AND（且）与 OR（或）连接

示例：可以设置判断"包含评论"且"包含高质量"，或者判断"包含评论"或"包含高质量"

案例2：使用 Switch 节点进行多重判断

场景：我有一张数据表，其中一列是文章标题，我希望在后续的 Workflow 中对"包含评论"、"包含高质量"、"包含要闻"的内容分别单独处理，我该如何操作？

为什么选择 Switch？

经过 If 的学习，你应该会意识到，这个案例中的判断，其实可以通过设置多层 If 来实现。比如先处理包含评论的，再处理包含高质量的，最后再处理包含要闻的。但这样会增加 Workflow 的复杂程度，还会降低它的运行效率。

因此，在面临这种需要处理两个以上分叉路径的逻辑时，我们就可以用更复杂的 Switch 来处理。

实现效果：

Switch 节点支持你添加多个判断逻辑，它会根据每个判断逻辑将匹配的数据送往对应的分叉。运行之后，数据流被分为三叉：

标题里有"评论"的

标题里有"高质量"的

标题里有"要闻"的

重要配置选项：

串联判断模式（默认）：

按照配置路由规则的上下顺序，从上到下判断

一条数据如果已经被匹配到了分叉1，它就不会再出现在分叉2里

并联判断模式：

在 Options 里开启 Send data to all matching outputs

一条数据在同时满足分叉1和分叉2的情况下，会同时出现在两个分叉里

案例3：使用 Merge 节点合并数据流

场景：我从数据表中筛选出了对"包含评论"、"包含高质量"和"包含要闻"的内容，我现在分别对他们的数据处理已经完成，现在希望把它们合并回一个数据流写进库里，怎么办？

实现方法：

由于 Merge 节点一次只能合并两个分叉，所以我们要合并两次：

先合并两个分叉

再将第三个与已经合并后的分叉进行合并

合并模式选择：

由于我们的三个分叉出来的数据流在表头（属性）上是一致的，因此我们可以直接选择 Append 作为合并模式。

三种合并模式详解：

模式	说明	适用场景
Append	直接将分叉2的数据加在分叉1的后面	表头（属性）完全一致的两个分叉合并
Combine	将分叉2与分叉1同一索引的不同表头合并到一起	分叉2里有姓名和年龄，分叉1里有姓名和性别，合并后获得包含姓名、年龄和性别的数据表
Merge by Position	按分叉2和分叉1的数据位置，直接把两个数据强加在一起	适用范围比较窄，特殊场景使用

案例4：使用 Loop 节点处理多个 RSS 源

场景：从多个 RSS 处获取内容怎么办？

重要概念：内置循环

n8n 中支持 Loop Over Items 节点来创造一个循环。但是，在大部分情况下你不需要该节点来创造循环。

是不是不太理解为什么？

当我们在日常编程的时候，如果需要对一个数据表中的每一行进行处理，我们首先想到的是需要构造一个循环。但对于 n8n 来说，它考虑到了这种常见用法，因此许多 n8n 中的节点是内置循环的。

内置循环示例：

上游节点传来了一个包含10行包含URL的数据表，你在当前节点想用 RSS Read 读取这10个RSS地址里的内容，你实际上不需要用到 Loop Over Items。

在默认情况下，当你就将一个数组变量拖动到当前节点的时候，当前节点就会将数组变量中的每一行都执行一遍。

控制循环执行：

如果你想让某个节点在处理某个数组变量里的值时，只运行一次，你需要在节点的 Settings 页面打开 Execute Once 选项。

条件结束循环：

n8n 节点中的内置循环，甚至包含了依据条件结束循环，你只需要这样连接一个 If 节点即可：
条件结束循环示例

在这个官方示例中，If 的 True 分叉被指回了 Twitter 节点的输入端。这意味着，在 Twitter 节点被运行到第5次时，节点会进入 false 分叉结束循环。

if节点的判断条件是 {{$runIndex}} Is Less Than 4

该工作流的结果：会自动在 Twitter 上发送5遍 "Hello from n8n!"

何时使用 Loop Over Items？

在一些特殊的情况下（比如想要分批处理），我就想用 Loop 来构造循环怎么办？

实现方式：

添加一个 Loop Over Items，它会将上游传递过来的 URL，分批次循环执行 RSS Read。当所有的批次执行完毕之后，数据被合并推送到 done 分叉，执行后续的循环外操作。
Loop Over Items配置

与内置循环的区别：

在这里我将 Loop Over Items 的 Batch Size 参数设置为了10。这意味着，它会首先将上游传递过来的数据，拆分成10行一包，每次只向循环中的 RSS Read 发送10包。

实际应用：

如果我在循环内加一个 Wait 节点，并且设置为 Wait 1分钟，就可以有效的控制每分钟只对10个RSS地址发起请求，拉长请求间隔，避免被对方服务器封禁。

建议使用 Loop Over Items 的场景：

分批处理数据：以控制 Workflow 的性能消耗

错误隔离：你十分确定输入进来的数据有时会导致节点运行错误，你希望在某一行运行错误的情况下，剩下的行依然能继续处理

频率控制：你希望控制数据处理的频度，以保障第三方 API 可以正常运行

📖 总结

通过这四个案例的学习，你应该已经掌握了 n8n 中最常用的逻辑控制节点：

If：简单的条件判断和分流

Switch：复杂的多重判断和路由

Merge：数据流的合并操作

Loop：循环处理和批量操作

这些节点是构建复杂 Workflow 的基础，掌握它们的使用方法，你就能创建出功能强大的自动化工作流了！

📚 概述#

🎯 支持的流程控制节点#

🚀 实战案例详解#

案例1：使用 If 节点进行条件判断#

实现步骤：#

结果说明：#

高级功能：#

案例2：使用 Switch 节点进行多重判断#

为什么选择 Switch？#

实现效果：#

重要配置选项：#

案例3：使用 Merge 节点合并数据流#

实现方法：#

合并模式选择：#

三种合并模式详解：#

案例4：使用 Loop 节点处理多个 RSS 源#

重要概念：内置循环#

内置循环示例：#

控制循环执行：#

条件结束循环：#

何时使用 Loop Over Items？#

建议使用 Loop Over Items 的场景：#

📖 总结#