[python] ETL 工作流程 Prefect
Prefect 是一个用于构建、调度和监控数据流程的 Python 库。它提供了一种简单而强大的方式来管理 ETL(Extract, Transform, Load)工作流程。下面是一个简单的示例,演示了如何使用 Prefect 来创建和运行一个简单的任务:
首先,确保你已经安装了 Prefect 库。你可以使用 pip 安装:
pip install prefect
接下来,你可以创建一个简单的任务并运行它:
from prefect import task, Flow
@task
def hello_task():
return "Hello, Prefect!"
with Flow("My First Flow") as flow:
result = hello_task()
flow.run()
在这个示例中,我们定义了一个简单的 hello_task
函数作为一个任务,并将其添加到名为 “My First Flow” 的流程中。然后,我们运行这个流程,该流程将执行 hello_task
任务并返回结果。
除了这个简单的示例之外,Prefect 还提供了许多功能,如任务依赖关系、定时调度、任务状态监控等。你可以查阅 Prefect 的官方文档以获取更多信息和示例:Prefect 官方文档。
以下是一个稍微复杂一点的 Prefect 库案例,其中涉及到任务之间的依赖关系、参数化任务以及定时调度:
from datetime import timedelta
from prefect import task, Flow
from prefect.schedules import IntervalSchedule
@task
def extract():
# 模拟数据提取
return "Raw data"
@task
def transform(raw_data):
# 模拟数据转换
transformed_data = raw_data.upper()
return transformed_data
@task
def load(transformed_data):
# 模拟数据加载
print("Loaded data:", transformed_data)
schedule = IntervalSchedule(interval=timedelta(days=1))
with Flow("ETL Flow", schedule=schedule) as flow:
extracted_data = extract()
transformed_data = transform(extracted_data)
load(transformed_data)
flow.run()
在这个示例中,我们定义了一个名为 “ETL Flow” 的数据处理流程。该流程包括三个任务:extract
、transform
和 load
。extract
任务模拟数据提取过程,transform
任务对提取的数据进行转换,load
任务将转换后的数据加载到目标位置。
这些任务之间通过参数传递建立了依赖关系,即 transform
任务依赖于 extract
任务的输出,load
任务依赖于 transform
任务的输出。此外,我们使用了 IntervalSchedule
对流程进行了定时调度,使得该流程每隔一天执行一次。
除了这个简单的示例之外,Prefect 还支持更复杂的任务依赖关系、分支和合并、错误处理等功能。你可以根据具体需求在 Prefect 的官方文档中找到更多示例和详细信息:Prefect 官方文档。
https://listen-lavender.gitbook.io/prefect-docs/gettingstarted/whyprefect