Ariflow dag在开始运行时不会拾取环境变量

Airflow DAG在开始运行时不会拾取环境变量。Airflow是一个开源的任务调度和工作流管理平台，用于构建、调度和监控数据管道。DAG（Directed Acyclic Graph）是Airflow中的一个核心概念，用于定义工作流的任务依赖关系和执行顺序。

在Airflow中，DAG的定义是以Python代码的形式编写的。当DAG开始运行时，它会创建一个新的进程或容器来执行任务。这个新的执行环境与Airflow的主进程或容器是隔离的，因此不会直接继承主进程或容器的环境变量。

如果需要在DAG的任务中使用环境变量，可以通过以下几种方式来实现：

在DAG文件中直接设置环境变量：可以在DAG文件的顶部或任务定义的地方直接设置环境变量，例如使用os.environ来设置。
使用Airflow的Variable：Airflow提供了一个Variable功能，可以在Airflow的Web界面中配置和管理环境变量。在DAG的任务中，可以通过Variable.get()方法来获取配置的环境变量的值。
使用Airflow的Connection：Airflow的Connection功能可以用于管理与外部系统的连接信息，包括环境变量。可以在Airflow的Web界面中创建一个Connection，并将环境变量的值存储在Connection的Extra字段中。在DAG的任务中，可以通过BaseHook.get_connection()方法来获取Connection的Extra字段的值。

需要注意的是，无论使用哪种方式，都需要确保环境变量的值在DAG的任务中是可用的。可以在任务的执行脚本中打印环境变量的值，或者在任务中使用logging模块将环境变量的值记录到Airflow的日志中，以便进行调试和验证。

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