Airflow dag如何从本地目录中获取配置json文件?
创始人
2024-08-01 09:01:19
0

Airflow DAG可以通过使用Variable对象来获取配置文件的路径,并使用Python的json模块来加载配置文件的内容。以下是一个示例代码,演示如何从本地目录中获取配置JSON文件:

import os
import json
from airflow.models import DAG
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.models import Variable

def load_config_file():
    # 获取配置文件路径
    config_file_path = Variable.get("config_file_path")

    # 检查配置文件是否存在
    if not os.path.exists(config_file_path):
        raise FileNotFoundError(f"Config file '{config_file_path}' not found.")

    # 加载配置文件内容
    with open(config_file_path, 'r') as file:
        config = json.load(file)

    # 打印配置文件内容
    print(config)

# 创建DAG
with DAG(
    'example_dag',
    schedule_interval=None,
    start_date=days_ago(1),
    catchup=False
) as dag:
    # 创建PythonOperator任务,用于加载配置文件
    load_config_task = PythonOperator(
        task_id='load_config_file',
        python_callable=load_config_file
    )

在上面的示例中,load_config_file函数使用Variable.get方法来获取配置文件路径,该路径在Airflow的变量中进行了配置。然后,使用os.path.exists方法检查配置文件是否存在,如果不存在,则抛出FileNotFoundError异常。

然后,使用open函数打开配置文件,并使用json.load方法加载配置文件的内容。最后,你可以根据需要处理配置文件的内容。

在DAG的定义中,创建了一个PythonOperator任务,用于执行load_config_file函数。你可以根据需要将此任务添加到DAG中的其他任务之前或之后。

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