DAG调度 python

在Python中，可以使用一些库来进行DAG调度，例如Airflow、Luigi和Dask等。这些库提供了方便的工具和接口，帮助您定义、调度和执行DAG任务。

以下是一个使用Airflow进行DAG调度的简单示例：

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

def task1():
    print("Task 1 executed.")

def task2():
    print("Task 2 executed.")

def task3():
    print("Task 3 executed.")

# 定义DAG
dag = DAG(
    'my_dag',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval='@daily'
)

# 定义任务
task_1 = PythonOperator(
    task_id='task_1',
    python_callable=task1,
    dag=dag
)

task_2 = PythonOperator(
    task_id='task_2',
    python_callable=task2,
    dag=dag
)

task_3 = PythonOperator(
    task_id='task_3',
    python_callable=task3,
    dag=dag
)

# 定义任务依赖关系
task_1 >> task_2
task_1 >> task_3

在这个示例中，我们使用Airflow库创建了一个名为"my_dag"的DAG，并定义了三个任务(task1、task2和task3)。我们使用PythonOperator来定义每个任务的执行逻辑，并将它们与DAG相关联。

在任务定义后，我们可以使用`>>`操作符来指定任务之间的依赖关系。例如，`task_1 >> task_2`表示task_2依赖于task_1的完成。

您可以根据实际需求进行更复杂的DAG调度设置，例如设置任务的执行顺序、并行执行任务等。

这只是一个简单的示例，您可以根据实际情况和需求进行更多的定制和配置。

希望对您有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。