airflow 获取dag依赖

Airflow 是一个基于 Python 的工作流管理系统，在处理复杂的工作流时，自动化的任务调度和任务流的管理是非常重要的。在 Airflow 中 DAG（Directed Acyclic Graph）是一个非常重要的概念，它定义了工作流中所有任务之间的依赖关系。在 Airflow 中，DAG 的获取依赖是通过 `airflow.models.DAG` 类实现的。

在 DAG 中，我们可以通过 `dependencies()` 方法获取 DAG 的依赖关系。这个方法返回的是一个列表，其中包含了所有依赖的任务。对于一个 DAG，可以从顶部任务开始递归地获取其所有的依赖关系。对于每一个任务节点，我们需要获取其输入和输出，根据 DAG 中的依赖关系，将所有输入任务的输出和自身输出加入到依赖列表中。这个依赖的过程可以递归进行，直到所有的任务节点都处理完毕，得到整个 DAG 的依赖结构。

除了 `dependencies()` 方法，我们还可以通过 `subdag()` 方法获取 DAG 子图的依赖关系。一个 DAG 可以包含多个子图，每个子图都是一个 DAG，它包含了一组关联的任务，这些任务可以被独立地调度和执行。通过调用父 DAG 的 `subdag()` 方法可以获得子 DAG，然后对子 DAG 进行依赖的处理，得到子 DAG 的依赖关系。

Airflow 对于 DAG 的依赖处理非常灵活，不仅支持序列依赖和并行依赖，还支持条件依赖和跳过依赖等特殊的依赖处理方式。这些依赖处理方式可以通过 DAG 中的 `xcom_push()`、`set_downstream()`、`set_upstream()`、`set_following()`、`set_following_ids()` 等方法来实现。通过这些方法，我们可以非常灵活地构建复杂的 DAG，实现自 动化的任务调度和任务流的管理。