Airflow无法直接识别使用pytest fixture构建的zip文件DAG的问题是因为pytest fixture是在pytest的运行环境中生效的,而Airflow的DAG构建和调度是在Airflow的运行环境中进行的。
为了解决这个问题,可以通过在DAG文件中引入pytest fixture并进行必要的调整来实现。
下面是一个示例代码,演示了如何在Airflow的DAG文件中引入pytest fixture:
# my_dag.py
import pytest
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime
# 定义一个pytest fixture
@pytest.fixture(scope='session')
def my_fixture():
# 在这里定义pytest fixture的逻辑
# 比如创建一个zip文件并返回文件路径
zip_file_path = '/path/to/zip_file.zip'
return zip_file_path
# 定义一个用于创建DAG的函数
def create_dag(my_fixture):
# 创建一个DAG
dag = DAG('my_dag', start_date=datetime(2022, 1, 1))
# 定义一个PythonOperator,用于执行任务
def my_task():
# 在这里可以使用pytest fixture中的数据,比如读取zip文件并进行处理
with open(my_fixture, 'rb') as f:
# 处理zip文件的逻辑
pass
task = PythonOperator(
task_id='my_task',
python_callable=my_task,
dag=dag
)
return dag
# 调用create_dag函数创建DAG
dag = create_dag(my_fixture)
在上面的代码中,my_fixture
是一个pytest fixture,用于创建一个zip文件并返回文件路径。在my_task
函数中,可以通过my_fixture
来访问zip文件并进行处理。
注意,为了使pytest fixture能够在DAG文件中生效,需要先运行pytest并确保pytest fixture正常工作。然后,将pytest fixture传递给create_dag
函数来创建DAG。
这样,就可以在Airflow中使用pytest fixture构建的zip文件DAG了。