Airflow如何从文件中解析DAG？
创始人
2024-08-02 09:31:06
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Airflow使用Python模块化的方式来定义DAG，DAGs可以存储在文件中，例如“dags.py”文件。当Airflow启动时，它会扫描DAGs文件夹并解析DAG，然后将其添加到元数据库中。
解析DAG的过程由“DagBag”类完成，代码示例如下：
from airflow.models import DagBag
dag_bag = DagBag(dag_folder=my_dag_folder)
for dag_id, dag in dag_bag.dags.items(): dag.sync_to_db()
其中，my_dag_folder变量是DAGs存储的文件夹路径，DagBag类会从该文件夹中解析DAG定义并创建DAG对象。解析后的DAG可以通过dag_bag.dags.items()迭代器访问，每个迭代器返回一个dag_id和DAG对象，可以通过dag.sync_to_db()将DAG保存到元数据库中。
通过这种方式，Airflow可以自动扫描DAGs定义并管理DAG的生命周期。
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