编辑“︁Airflow DAG命名规范”︁

= Airflow DAG命名规范 =

== 介绍 ==  
在Apache Airflow中，'''DAG（有向无环图）'''是工作流的核心抽象，而良好的命名规范是保证代码可维护性和团队协作效率的关键。本指南将详细介绍Airflow DAG命名的标准化实践，涵盖基本原则、常见模式及实际案例。

== 基本原则 ==  
1. '''唯一性'''：每个DAG必须具有全局唯一的名称（通过<code>dag_id</code>定义）。  
2. '''描述性'''：名称应清晰反映DAG的功能或业务逻辑。  
3. '''一致性'''：遵循团队或组织统一的命名约定。  
4. '''可读性'''：避免缩写歧义，优先使用下划线分隔单词（如<code>load_sales_data</code>而非<code>loadSalesData</code>）。

== 推荐命名结构 ==  
常见的命名模式为：  
<math>\text{domain}\_\text{task}\_\text{frequency}</math>  
其中：  
* '''domain'''：业务领域（如<code>marketing</code>、<code>finance</code>）  
* '''task'''：具体操作（如<code>data_validation</code>、<code>report_generation</code>）  
* '''frequency'''：执行频率（如<code>daily</code>、<code>hourly</code>）

=== 示例 ===  
<syntaxhighlight lang="python">  
# 良好的命名示例  
from airflow import DAG  

dag = DAG(  
    dag_id="finance_revenue_report_daily",  # 领域_任务_频率  
    schedule_interval="@daily",  
    ...  
)  
</syntaxhighlight>

== 常见反模式 ==  
* 使用空格或特殊字符（如<code>revenue report</code>）  
* 无意义的缩写（如<code>fin_rpt_1</code>）  
* 包含版本号（如<code>sales_etl_v2</code>，应通过代码版本控制管理）  

== 高级实践 ==  
=== 多团队协作 ===  
在大型组织中，建议添加团队前缀：  
<syntaxhighlight lang="python">  
dag = DAG(  
    dag_id="team_analytics_customer_segmentation_weekly",  
    ...  
)  
</syntaxhighlight>

=== 动态DAG命名 ===  
通过环境变量或参数动态生成<code>dag_id</code>（需确保唯一性）：  
<syntaxhighlight lang="python">  
import os  

env = os.getenv("ENVIRONMENT", "dev")  
dag = DAG(  
    dag_id=f"finance_forecast_{env}",  
    ...  
)  
</syntaxhighlight>

== 实际案例 ==  
=== 电商数据流水线 ===  
<mermaid>  
graph LR  
    A[ingest_order_data_daily] --> B[transform_order_metrics_daily]  
    B --> C[generate_sales_report_daily]  
</mermaid>  
对应的DAG定义：  
<syntaxhighlight lang="python">  
order_pipeline = DAG(  
    dag_id="ecommerce_order_processing_daily",  
    schedule_interval="@daily",  
    ...  
)  
</syntaxhighlight>

== 总结 ==  
* 始终通过<code>dag_id</code>明确表达DAG的意图和范围。  
* 避免动态生成难以追踪的名称。  
* 定期审查命名规范以适应业务变化。  

通过遵循这些规范，可以显著提升Airflow工作流的可维护性和团队协作效率。

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