Airflow可以与编译过的Python DAG一起使用。编译Python DAG的方式是使用 Apache Parquet 和 py_compile 模块，将Python文件编译成pyc文件。Airflow可以加载pyc文件作为DAG。以下是使用编译过的Python文件作为DAG的示例代码：

1. 创建名为 my_dag.py 的 Python文件，并编译为 my_dag.pyc 文件：

import datetime from airflow import DAG from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

args = { 'owner': 'airflow', 'start_date': datetime.datetime(2020, 1, 1), }

dag = DAG(dag_id='my_dag', default_args=args)

with dag: start_task = DummyOperator(task_id='start_task') end_task = DummyOperator(task_id='end_task')

start_task >> end_task

编译Python文件

import py_compile py_compile.compile('my_dag.py')

2. 在DAG目录中创建名为 my_dag.pyc 的 DAG 文件：

$ cp my_dag.pyc /path/to/airflow/dags

3. 在Airflow中运行名为 my_dag的DAG：

$ airflow dags trigger my_dag

注意，仅当在编译前已安装依赖项且与Airflow所在环境相同的情况下，才能成功地将编译过的Python DAG与Airflow一起使用。