在Airflow中提供PythonOperator的python_callable中的异步功能,可以通过以下步骤实现:
from airflow.decorators import task
from airflow.utils.decorators import apply_defaults
import asyncio
@task
装饰器将其标记为任务:class AsyncPythonOperator(PythonOperator):
@apply_defaults
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
def execute(self, context):
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(self.async_execute(context))
async def async_execute(self, context):
await self.python_callable(context)
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime
default_args = {
'start_date': datetime(2022, 1, 1),
'retries': 3,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
with DAG('async_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
async_task = AsyncPythonOperator(
task_id='async_task',
python_callable=my_async_function,
provide_context=True
)
通过以上步骤,我们创建了一个自定义的PythonOperator子类AsyncPythonOperator
,它使用了asyncio
库来实现异步执行。在execute
方法中,我们获取了事件循环(event loop),并通过run_until_complete
方法运行异步执行的async_execute
方法。
在DAG中,我们使用了自定义的AsyncPythonOperator
来定义异步任务。python_callable
参数指定了要执行的异步函数,provide_context=True
参数允许在函数中访问Airflow的上下文。
注意:为了使异步功能正常工作,确保你的Python版本是3.7或更高,并且已经安装了asyncio
库。
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