Airflow任务命名规范[编辑 | 编辑源代码]

介绍[编辑 | 编辑源代码]

在Apache Airflow中，良好的任务命名规范是保证工作流可维护性和可读性的关键。任务名称是DAG（有向无环图）中每个操作节点的唯一标识符，合理的命名能帮助开发者快速理解任务功能、依赖关系和业务逻辑。本指南将详细介绍Airflow任务命名的核心原则、常见模式及实际应用案例。

核心原则[编辑 | 编辑源代码]

1. 描述性与简洁性平衡[编辑 | 编辑源代码]

任务名称应清晰描述其功能，同时避免过长。例如：

差: `task1`
好: `process_user_data`
更好: `extract_user_profiles_from_mongodb`

2. 使用一致的命名风格[编辑 | 编辑源代码]

推荐采用以下风格之一并贯穿整个项目：

小写下划线（snake_case）: `validate_input_data`
小写连字符（kebab-case）: `validate-input-data`（需确保Airflow版本兼容）

3. 包含操作对象和动作[编辑 | 编辑源代码]

命名结构建议为：`动作_对象[_附加信息]` 例如：

`load_orders_to_warehouse`
`send_email_notification`

代码示例[编辑 | 编辑源代码]

以下是符合规范的DAG定义示例：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime

def process_data():
    print("Processing data...")

with DAG(
    dag_id="sales_data_pipeline",
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    schedule_interval="@daily"
) as dag:
    
    extract_task = PythonOperator(
        task_id="extract_sales_from_api",  # 明确动作和对象
        python_callable=process_data
    )
    
    transform_task = PythonOperator(
        task_id="transform_sales_data",    # 包含处理阶段信息
        python_callable=process_data
    )
    
    extract_task >> transform_task