在Python函数中使用Airflow Jinja模板可以通过以下步骤实现:
from airflow import DAG
from airflow.models import Variable
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from jinja2 import Template
dag = DAG(
dag_id='example_dag',
start_date=days_ago(1),
schedule_interval=None
)
def my_python_function(**kwargs):
template = Template("Hello, {{ name }}!")
rendered_template = template.render(name='Airflow')
print(rendered_template)
task = PythonOperator(
task_id='my_task',
python_callable=my_python_function,
provide_context=True,
dag=dag
)
在上述代码中,provide_context=True
表示将上下文传递给Python函数,以便在函数中使用Airflow的Jinja模板。
通过以上步骤,你可以在Python函数中使用Airflow Jinja模板。在函数中,你可以定义一个Jinja模板,并使用render()
方法将模板渲染为最终的字符串。在这个例子中,模板是"Hello, {{ name }}!",使用render(name='Airflow')
将模板中的变量name
替换为"Airflow",然后打印渲染后的结果。
请注意,这只是一个简单的示例,你可以根据实际需求在函数中使用更复杂的Jinja模板。同时,你可以根据具体情况调整DAG的配置和任务的调度方式。
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