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Impara Introduzione ai Tipi di Dati | Tipi di Dati in n8n
Workflow di Automazione AI con n8n

bookIntroduzione ai Tipi di Dati

Note
Definizione

I tipi di dati definiscono quale tipo di valore un workflow gestisce, come testo, numeri, date, booleani, liste, oggetti o file. Conoscerli garantisce che i nodi leggano, confrontino e trasformino i dati correttamente invece di produrre errori silenziosi o instradare male la logica.

n8n trasferisce i dati tra i nodi come JSON in una struttura array-di-elementi. Se il tipo è errato (stringa vs numero, array vs oggetto), i nodi non si comporteranno come previsto.

Quando si lavora con i dati in n8n, assicurarsi che ogni valore abbia la forma corretta prima di passarli a valle. Dati puliti, normalizzati e con il tipo corretto mantengono i workflow prevedibili e prevengono errori silenziosi.

  • Forzare il tipo dei dati precocemente: convertire le stringhe in numeri prima di eseguire operazioni matematiche;
  • Normalizzare il testo: convertire in minuscolo e rimuovere spazi prima di deduplicare o instradare;
  • Date: generare con {{$now}}, confrontare in IF (Date & Time), riformattare con il nodo Date & Time;
  • Array: utilizzare veri array; Split Out per processare gli elementi e Aggregate/Item Lists per ricombinarli;
  • Output LLM: richiedere JSON rigoroso, poi validare e normalizzare prima di unire.

Con tutto ciò, dovresti essere in grado di riconoscere e convertire con sicurezza i tipi di dati, gestire correttamente date e array, amministrare file binari quando necessario e risolvere rapidamente le incongruenze di tipo che interrompono la logica del flusso di lavoro.

question mark

Quale passaggio aiuta a prevenire errori durante l'esecuzione di operazioni matematiche in n8n?

Select the correct answer

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 3. Capitolo 1

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n8n trasferisce i dati tra i nodi come JSON in una struttura array-di-elementi. Se il tipo è errato (stringa vs numero, array vs oggetto), i nodi non si comporteranno come previsto.

Quando si lavora con i dati in n8n, assicurarsi che ogni valore abbia la forma corretta prima di passarli a valle. Dati puliti, normalizzati e con il tipo corretto mantengono i workflow prevedibili e prevengono errori silenziosi.

  • Forzare il tipo dei dati precocemente: convertire le stringhe in numeri prima di eseguire operazioni matematiche;
  • Normalizzare il testo: convertire in minuscolo e rimuovere spazi prima di deduplicare o instradare;
  • Date: generare con {{$now}}, confrontare in IF (Date & Time), riformattare con il nodo Date & Time;
  • Array: utilizzare veri array; Split Out per processare gli elementi e Aggregate/Item Lists per ricombinarli;
  • Output LLM: richiedere JSON rigoroso, poi validare e normalizzare prima di unire.

Con tutto ciò, dovresti essere in grado di riconoscere e convertire con sicurezza i tipi di dati, gestire correttamente date e array, amministrare file binari quando necessario e risolvere rapidamente le incongruenze di tipo che interrompono la logica del flusso di lavoro.

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