编辑“︁Airflow DAG测试方法”︁（章节）

== 测试类型 ==  
Airflow DAG测试通常分为以下几类：  
1. **语法测试**：检查DAG文件是否有语法错误。  
2. **单元测试**：验证单个任务或操作符的行为。  
3. **集成测试**：测试任务间的依赖关系和整体DAG流程。  
4. **执行测试**：模拟或实际运行DAG以验证其执行结果。  

=== 语法测试 ===  
语法测试是最基础的测试，确保DAG文件没有Python语法错误。可以通过直接运行DAG文件或使用静态检查工具（如`pylint`）实现。

<syntaxhighlight lang="python">  
# 示例：检查DAG文件语法  
python my_dag.py  
</syntaxhighlight>  

如果文件无语法错误，则无输出；否则会抛出异常。

=== 单元测试 ===  
单元测试关注单个任务（Operator）的逻辑。使用Python的`unittest`或`pytest`框架编写测试用例。

<syntaxhighlight lang="python">  
from airflow.models import DagBag  
import unittest  

class TestMyDAG(unittest.TestCase):  
    def setUp(self):  
        self.dagbag = DagBag()  

    def test_dag_loaded(self):  
        dag = self.dagbag.get_dag(dag_id='my_dag')  
        self.assertIsNotNone(dag)  
        self.assertEqual(len(dag.tasks), 3)  # 检查任务数量  

if __name__ == '__main__':  
    unittest.main()  
</syntaxhighlight>  

=== 集成测试 ===  
集成测试验证任务间的依赖关系。可以通过检查DAG结构或模拟执行实现。

<mermaid>  
graph LR  
    A[Task1] --> B[Task2]  
    B --> C[Task3]  
</mermaid>  

<syntaxhighlight lang="python">  
def test_dag_structure():  
    dag = DagBag().get_dag('my_dag')  
    task1 = dag.get_task('task1')  
    task2 = dag.get_task('task2')  
    assert task1.downstream_task_ids == {'task2'}  # 验证依赖  
</syntaxhighlight>  

=== 执行测试 ===  
执行测试通过实际运行任务（或使用`airflow tasks test`命令）验证输出。

<syntaxhighlight lang="bash">  
# 测试单个任务  
airflow tasks test my_dag task1 2023-01-01  
</syntaxhighlight>