Airflow中的Jinja模板在解析文本时会进行两次解析，这会导致一些不必要的计算和延迟。例如，如果我们有一个任务从一个SQL查询中检索数据，我们希望将结果保存到GCS中，那么我们可能会有以下代码片段：

from airflow.contrib.hooks.bigquery_hook import BigQueryHook
from airflow.contrib.hooks.gcs_hook import GoogleCloudStorageHook

def my_function():
    bq_hook = BigQueryHook()
    gcs_hook = GoogleCloudStorageHook()

    # Run the query and save the result to a GCS file
    query = "SELECT * FROM my_table"
    gcs_hook.upload(bucket="my_bucket", object="result.csv", data=bq_hook.get_pandas_df(query))

在调用get_pandas_df()函数时，Airflow会首先解析Jinja模板，以确定查询是否包含模板变量。然后，在查询被传递到BigQueryHook的run_query()函数中时，Airflow会再次解析Jinja模板，以根据可用的变量填充查询。

这种双重解析可能会导致任务延迟，并消耗更多的CPU资源。为了避免这种情况，我们可以通过将查询字符串传递给preprocess_query()函数来进行一次手动的Jinja模板解析。这样，在get_pandas_df()被调用时，查询字符串已经是解析过的，并且不再需要进行解析。我们可以像下面这样来实现：

from airflow.contrib.hooks.bigquery_hook import BigQueryHook
from airflow.contrib.hooks.gcs_hook import GoogleCloudStorageHook
from jinja2 import Environment, BaseLoader

def my_function():
    bq_hook = BigQueryHook()
    gcs_hook = GoogleCloudStorageHook()

    # Run the query and save the result to a GCS file
    query = Environment(loader=BaseLoader).from_string("SELECT * FROM my_table").render()
    gcs_hook.upload(bucket="my_bucket", object="result.csv", data=bq_hook.get_pandas_df(query))

在这个例子中，我们手动将查询字符串传递给Jinja模板，并使用render()函数将其解析。现在，当我们将查询传递给get_pandas_df()函数时，我们不再需要解析Jinja模板，从而减少