[Anderson Paraibano]

Resumo:
Este artigo explora o uso de variáveis de instância de tarefa como op_args no Python 3.x, em um contexto específico do Airflow e gráficos acíclicos dirigidos. Vamos discutir como passar essas variáveis usando o Airflow Webserver para criar fluxos de trabalho eficientes e escaláveis.

Introdução:
O Airflow é uma plataforma popular para agendar e orquestrar tarefas em fluxos de trabalho complexos. Ele permite criar gráficos acíclicos dirigidos (DAGs) que definem a sequência e a dependência entre as tarefas. Uma tarefa pode ser uma ação simples ou um processo complexo, como executar um script Python. O Airflow usa o Python como linguagem de programação principal para definir e executar tarefas.

Passando Variáveis de Instância de Tarefa como op_args:
No Airflow, as tarefas podem ter variáveis de instância, que são valores específicos a uma instância da tarefa em execução. Essas variáveis podem ser passadas para a tarefa usando op_args. O op_args é uma lista de argumentos opcionais que são passados para a função que define a tarefa.

Aqui está um exemplo de como definir uma tarefa no Airflow com variáveis de instância e passá-las usando op_args:

python
Copy code
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

def my_task(my_variable, **kwargs):
print(f”Valor da variável de instância: {my_variable}”)

with DAG(‘exemplo_dag’, schedule_interval=’@daily’) as dag:
tarefa = PythonOperator(
task_id=’minha_tarefa’,
python_callable=my_task,
op_args=[‘valor_da_variavel’],
provide_context=True
)
Neste exemplo, a tarefa chamada “minha_tarefa” chama a função my_task definida em Python. A variável de instância my_variable é definida como “valor_da_variavel” e é passada como op_args na criação da tarefa.

Usando o Airflow Webserver para Gerenciar Tarefas:
O Airflow Webserver é uma interface de usuário baseada na web que permite visualizar, gerenciar e monitorar tarefas e fluxos de trabalho. Com o Airflow Webserver, podemos visualizar as tarefas em um gráfico de fluxo, monitorar o progresso da execução e ajustar as variáveis de instância.

Ao usar o Airflow Webserver, podemos fornecer valores para as variáveis de instância de tarefa ao criar ou editar o DAG. Isso nos dá flexibilidade para ajustar as variáveis de instância sem a necessidade de modificar o código do DAG.

Conclusão:
Passar variáveis de instância de tarefa como op_args no Airflow é uma técnica poderosa para personalizar e ajustar o comportamento das tarefas em um fluxo de trabalho. Usando o Airflow Webserver, podemos gerenciar e monitorar facilmente as tarefas, além de ajustar as variáveis de instância conforme necessário. Isso torna o Airflow uma ferramenta versátil para criar fluxos de trabalho escaláveis e eficientes.

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