Python 如何向Airflow添加新的DAGs

在本文中，我们将介绍如何向Airflow添加新的DAGs（有向无环图）。Airflow是一个使用Python编写的开源工作流程管理工具，可用于按照特定的时间计划自动运行任务。

在Airflow中，每个任务被定义为一个DAG（有向无环图），并且DAG可以由多个任务组成。要向Airflow中添加新的DAGs，我们需要执行以下步骤：

步骤1：创建DAG文件

首先，我们需要创建一个新的Python文件来定义我们的DAG。该文件应该放在Airflow的DAG目录中，通常是以.py结尾的文件。例如，我们可以创建一个名为my_dag.py的文件。

步骤2：导入所需的模块和类

在my_dag.py文件的开头，我们需要导入所需的模块和类。通常，我们需要导入datetime模块以处理日期和时间相关的操作，以及DAG和PythonOperator类来定义DAG和任务。

import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

步骤3：定义任务函数

在my_dag.py文件中，我们需要定义每个任务的函数。这些函数将被传递给PythonOperator类的实例，以定义实际要执行的任务。

例如，让我们创建一个名为task1的简单任务函数，它打印当前时间：

def task1():
    current_time = datetime.datetime.now()
    print("当前时间是：", current_time)

步骤4：定义DAG和任务之间的依赖关系

在my_dag.py文件中，我们需要定义DAG和任务之间的依赖关系。这通过创建DAG类的实例，并使用>>运算符将任务连接起来来实现。

例如，让我们创建一个名为my_dag的DAG，它包含一个名为task1的任务：

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime.datetime(2022, 1, 1),
}

my_dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='示例DAG',
    schedule_interval='@daily',
)

task1 = PythonOperator(
    task_id='task1',
    python_callable=task1,
    dag=my_dag,
)

在上面的示例中，我们使用default_args定义了DAG的所有者和开始日期。然后，我们创建了一个名为my_dag的DAG，并将其描述为一个示例DAG。我们还定义了DAG的调度间隔为每天一次。最后，我们创建了一个名为task1的任务，它将调用之前定义的task1函数。