Python DAG 调度指南
在数据工程和任务调度中，DAG（有向无环图）是一个重要的概念。通过 Python，我们可以使用 Airflow 库来实现 DAG 调度。本文将帮助你了解如何创建一个简单的 Python DAG 调度程序，包括具体步骤、代码示例及其含义。
DAG 调度流程
以下是实现 Python DAG 调度的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 安装 Airflow 库 |
| 2 | 创建 DAG 文件 |
| 3 | 定义任务 |
| 4 | 设置任务依赖关系 |
| 5 | 启动 Airflow 服务 |
| 6 | 监控 DAG 执行 |
实现步骤
步骤 1：安装 Airflow 库
首先，你需要安装 Apache Airflow。可以通过以下命令在终端中进行安装：
pip install apache-airflow
这条命令会将 Airflow 库安装到你的 Python 环境中。
步骤 2：创建 DAG 文件
在 Airflow 中，DAG 文件通常保存在特定的目录中。我们在此处创建一个名为 my_dag.py 的文件。
from airflow import DAG
from datetime import datetime
# 创建一个 DAG 对象，并为其设置参数
dag = DAG(
'my_dag', # DAG 的名称
description='A simple DAG', # DAG 的描述
schedule_interval='@daily', # 调度的时间间隔
start_date=datetime(2023, 1, 1), # DAG 开始执行的日期
catchup=False, # 是否追赶跳过的时间
)
# 打印 DAG 的结构
print(dag)
这部分代码创建了一个基本的 DAG 对象，并设置了一些必要的参数。
步骤 3：定义任务
任务可以是 Python 函数或其他操作。在这里，我们将创建两个简单的任务。
from airflow.operators.python import PythonOperator
def task_1():
print("Executing task 1")
def task_2():
print("Executing task 2")
# 定义任务
t1 = PythonOperator(
task_id='task_1', # 任务的唯一标识
python_callable=task_1, # 需要调用的 Python 函数
dag=dag, # 关联的 DAG
)
t2 = PythonOperator(
task_id='task_2',
python_callable=task_2,
dag=dag,
)
步骤 4：设置任务依赖关系
你可以使用 >> 或 << 符号设置任务的依赖关系。在这里，确保 task_1 在 task_2 之前执行。
t1 >> t2 # 设置任务依赖
步骤 5：启动 Airflow 服务
在终端中使用以下命令启动 Airflow:
airflow db init
airflow webserver --port 8080
airflow scheduler
步骤 6：监控 DAG 执行
通过浏览器访问 http://localhost:8080，可以看到我们创建的 DAG，对于每次执行的任务状态进行监控。
序列图
使用 Mermaid 库，生成以下序列图以展示任务执行的顺序：
sequenceDiagram
participant User
participant Airflow
participant Task_1
participant Task_2
User->>Airflow: Trigger DAG
Airflow->>Task_1: Execute task_1
Task_1->>Airflow: Complete task_1
Airflow->>Task_2: Execute task_2
Task_2->>Airflow: Complete task_2
关系图
下面是 DAG 和工作任务之间关系的简化图示：
erDiagram
DAG ||--o{ Task : contains
Task ||--|| PythonFunction : executes
总结
通过以上步骤，你已经了解了如何使用 Python 和 Apache Airflow 来调度任务。DAG 的创建过程包括安装、创建 DAG 文件、定义任务、设置依赖关系及启动监控。在实践中，可以扩展 DAG 的复杂性，添加更多任务和依赖关系。希望这些信息能帮助你更好地理解 Python DAG 调度机制，开始你的数据调度之旅！如果有问题，随时欢迎提问。
