如何在python函数中使用airflow jinja模板？

在Python函数中使用Airflow Jinja模板可以通过以下步骤实现：

导入必要的模块：

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

创建一个DAG（Directed Acyclic Graph）对象：

dag = DAG(
    dag_id='example_dag',
    start_date=days_ago(1),
    schedule_interval=None
)

定义一个Python函数，该函数将使用Jinja模板：

def my_python_function(**kwargs):
    template = Template("Hello, {{ name }}!")
    rendered_template = template.render(name='Airflow')
    print(rendered_template)

创建一个PythonOperator，将上述函数作为其参数，并将其添加到DAG中：

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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