编辑“︁Airflow Operator参数传递”︁

= Airflow Operator参数传递 =

== 介绍 ==
在Apache Airflow中，'''Operator'''是任务(task)的基础构建块，用于定义工作流中的单个操作步骤。每个Operator在执行时都需要接收特定的参数，这些参数决定了Operator的行为。参数传递是Airflow工作流设计的核心概念之一，它允许用户灵活配置任务，实现动态执行逻辑。

参数传递的主要方式包括：
* '''直接参数传递'''：在Operator构造函数中显式指定参数
* '''模板参数'''：使用Jinja2模板引擎动态渲染参数
* '''XCom跨任务通信'''：通过XCom机制在不同任务间传递数据

== 基本参数传递 ==
最直接的参数传递方式是在实例化Operator时通过构造函数传递参数。这些参数可以是静态值，也可以是Python变量。

<syntaxhighlight lang="python">
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
}

with DAG('basic_parameter_demo', 
         default_args=default_args, 
         schedule_interval=None) as dag:
    
    # 直接传递静态参数
    task1 = BashOperator(
        task_id='print_date',
        bash_command='date',
    )
    
    # 通过变量传递参数
    message = "Hello Airflow!"
    task2 = BashOperator(
        task_id='print_message',
        bash_command='echo "{{ message }}"',
        env={'message': message},
    )
</syntaxhighlight>

== 模板参数与Jinja2 ==
Airflow支持使用Jinja2模板语言动态渲染参数，这是通过将参数包装在双花括号<code>{{ }}</code>中实现的。模板变量可以访问上下文信息，如执行日期、任务实例等。

<syntaxhighlight lang="python">
from airflow.operators.python import PythonOperator

def greet(name, execution_date):
    print(f"Hello {name}! Today is {execution_date}")

with DAG('template_demo', 
         default_args=default_args, 
         schedule_interval=None) as dag:
    
    task = PythonOperator(
        task_id='greet_task',
        python_callable=greet,
        op_args=['John'],
        op_kwargs={
            'execution_date': '{{ ds }}'  # 使用模板变量
        }
    )
</syntaxhighlight>

=== 可用模板变量 ===
Airflow提供了丰富的内置模板变量：

* <code>{{ ds }}</code>：执行日期(YYYY-MM-DD)
* <code>{{ execution_date }}</code>：执行日期时间
* <code>{{ task_instance }}</code>：当前任务实例
* <code>{{ macros }}</code>：访问宏函数

== XCom跨任务参数传递 ==
XCom(Cross-communication)是Airflow中任务间通信的机制，允许任务推送(push)和拉取(pull)数据。

<mermaid>
graph LR
    A[Task A: push data] -->|xcom_push| B[Task B: pull data]
</mermaid>

=== 基本XCom使用 ===
<syntaxhighlight lang="python">
from airflow.operators.python import PythonOperator

def push_function(**context):
    context['task_instance'].xcom_push(key='sample_key', value='sample_value')

def pull_function(**context):
    value = context['task_instance'].xcom_pull(
        task_ids='push_task', 
        key='sample_key'
    )
    print(f"Received value: {value}")

with DAG('xcom_demo', 
         default_args=default_args, 
         schedule_interval=None) as dag:
    
    push_task = PythonOperator(
        task_id='push_task',
        python_callable=push_function,
        provide_context=True,
    )
    
    pull_task = PythonOperator(
        task_id='pull_task',
        python_callable=pull_function,
        provide_context=True,
    )
    
    push_task >> pull_task
</syntaxhighlight>

== 高级参数传递技术 ==

=== 动态参数生成 ===
可以使用PythonOperator动态生成参数并传递给下游任务：

<syntaxhighlight lang="python">
def generate_params(**context):
    params = {
        'file_path': '/data/{{ ds }}.csv',
        'processing_mode': 'full' if context['execution_date'].day == 1 else 'delta'
    }
    context['task_instance'].xcom_push(key='processing_params', value=params)

def process_data(**context):
    params = context['task_instance'].xcom_pull(
        task_ids='generate_params_task',
        key='processing_params'
    )
    print(f"Processing with params: {params}")
</syntaxhighlight>

=== 使用宏和过滤器 ===
Jinja2模板支持宏和过滤器，可以创建复杂的参数逻辑：

<syntaxhighlight lang="python">
task = BashOperator(
    task_id='filter_demo',
    bash_command='echo "{{ macros.ds_add(ds, 7) }}"',  # 7天后日期
)
</syntaxhighlight>

== 实际应用案例 ==

=== 数据管道参数化 ===
假设我们有一个ETL管道，需要根据执行日期处理不同数据分区：

<syntaxhighlight lang="python">
with DAG('etl_pipeline', 
         default_args=default_args,
         schedule_interval='@daily') as dag:
    
    extract = PythonOperator(
        task_id='extract',
        python_callable=extract_data,
        op_kwargs={
            'partition': '{{ ds }}',
            'source': '{{ var.json.environment.source_db }}'
        }
    )
    
    transform = PythonOperator(
        task_id='transform',
        python_callable=transform_data,
        op_kwargs={
            'processing_mode': '{{ "full" if execution_date.day == 1 else "incremental" }}'
        }
    )
</syntaxhighlight>

=== 条件执行参数 ===
使用参数控制任务执行条件：

<syntaxhighlight lang="python">
task = BranchPythonOperator(
    task_id='branch_task',
    python_callable=lambda **context: (
        'task_a' if context['params'].get('mode') == 'a' 
        else 'task_b'
    )
)
</syntaxhighlight>

== 最佳实践 ==

1. '''参数命名清晰'''：使用有意义的参数名，如<code>input_path</code>而非<code>path1</code>
2. '''避免过大XCom'''：XCom不适合传递大型数据集，考虑使用外部存储
3. '''参数验证'''：在Operator中添加参数验证逻辑
4. '''文档化参数'''：为自定义Operator编写详细的参数文档

== 常见问题 ==

'''Q: 为什么我的模板变量没有渲染？'''
A: 确保参数被标记为模板字段。对于自定义Operator，需要在类中定义<code>template_fields</code>属性。

'''Q: XCom数据大小限制是多少？'''
A: 默认情况下，XCom值被限制为48KB（可配置）。对于大数据，考虑使用外部存储如S3、数据库等。

'''Q: 如何在不同DAG间传递参数？'''
A: 可以使用Airflow变量(<code>Variable</code>)或外部存储系统，XCom通常只适用于同一DAG内的任务。

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[[Category:Airflow Operators详解]]