Airflow DAG中` @task`定义的任务和` PythonOperator`定义的任务如何对接？

在Airflow DAG中，@task定义的任务和PythonOperator定义的任务可以通过以下方式进行对接：

1. @task定义的任务是使用Taskflow API创建的任务，它可以是Python函数、Python类或外部系统的任务。这些任务可以通过TaskFlow模块的Task类进行定义，并且可以使用装饰器@task进行修饰。@task修饰的任务可以接受参数，并且可以返回结果。
2. PythonOperator定义的任务是通过Python函数创建的任务。它可以是任何可调用的Python函数，可以接受参数并返回结果。PythonOperator将Python函数封装为一个可执行的任务，并将其添加到DAG中。

为了将@task定义的任务和PythonOperator定义的任务对接起来，可以使用以下步骤：

1. 创建一个PythonOperator任务，并将其添加到DAG中。可以使用PythonOperator的task_id参数指定任务的唯一标识符。
2. 在PythonOperator任务中，调用@task修饰的任务。可以使用TaskFlow模块的Task类的实例化对象来调用@task修饰的任务。
3. 在PythonOperator任务中，可以使用provide_context=True参数来传递上下文信息给@task修饰的任务。这样可以在@task修饰的任务中访问DAG的上下文信息，如任务的执行日期、任务实例等。
4. 如果@task修饰的任务返回结果，可以在PythonOperator任务中使用xcom_push=True参数将结果推送到XCom中，以便后续任务可以访问。

下面是一个示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.decorators import task
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

default_args = {
    'start_date': days_ago(1),
}

@task
def my_task():
    # Task logic here
    return "Task result"

def my_python_operator_task(**kwargs):
    # Call @task decorated task
    result = my_task()

    # Push result to XCom
    kwargs['ti'].xcom_push(key='task_result', value=result)

with DAG('my_dag', default_args=default_args, schedule_interval=None) as dag:
    python_operator_task = PythonOperator(
        task_id='python_operator_task',
        python_callable=my_python_operator_task,
        provide_context=True,
        xcom_push=True
    )

python_operator_task

在上面的示例中，my_task是一个使用@task修饰的任务，my_python_operator_task是一个使用PythonOperator定义的任务。my_python_operator_task中调用了my_task任务，并将结果推送到XCom中。其他任务可以通过XCom获取到my_task任务的结果。

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