在dolphinscheduler的python脚本里如何调用这个api

要在DolphinScheduler的Python脚本中调用这个API，你需要使用Python的requests库发送HTTP请求。以下是一个简单的示例：

import requests

# 设置API的URL和要发送的数据
api_url = "https://api.example.com/chat"
data = {"message": "你好"}

# 发送POST请求并获取响应
response = requests.post(api_url, json=data)

# 解析响应中的JSON数据
result = response.json()

# 输出机器人返回的回复
print(result["reply"])

这个示例代码中，我们首先导入了requests库。然后，我们设置了API的URL和要发送的数据（这里我们使用了一个包含一条消息的字典）。接下来，我们使用requests库的post方法发送了一个POST请求，并将数据以JSON格式传递。最后，我们解析响应中的JSON数据，并输出机器人返回的回复。请注意，这里的API URL和数据应该替换为你自己的。

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在dolphinscheduler上用python任务获取工作流状态

要在DolphinScheduler上使用Python任务获取工作流状态，你需要使用DolphinScheduler提供的API接口来查询工作流状态。以下是一个简单的Python脚本示例，可以使用API接口查询工作流状态：

import requests
import json

# DolphinScheduler API接口地址
dolphin_api_url = "http://dolphinscheduler-server:12345/dolphinscheduler"

# 登录DolphinScheduler
login_url = dolphin_api_url + "/api/access/token"
login_data = {
    "userName": "your_username",
    "userPassword": "your_password"
}
login_response = requests.post(login_url, data=json.dumps(login_data), headers={"Content-Type": "application/json"})
token = json.loads(login_response.text)["data"]["token"]

# 查询工作流状态
query_url = dolphin_api_url + "/api/rest/history-task-list-paging?pageNo=1&pageSize=10&processInstanceId=" + process_instance_id
query_response = requests.get(query_url, headers={"Content-Type": "application/json", "token": token})

# 处理查询结果
query_result = json.loads(query_response.text)["data"]["list"]
for item in query_result:
    print("任务名称：", item["taskName"])
    print("开始时间：", item["startTime"])
    print("结束时间：", item["endTime"])
    print("状态：", item["taskState"])

其中，`dolphin_api_url`是DolphinScheduler的API接口地址，`your_username`是你的DolphinScheduler用户名，`your_password`是你的DolphinScheduler登录密码，`process_instance_id`是要查询状态的工作流实例ID。这个脚本首先登录DolphinScheduler获取访问令牌，然后使用API接口查询工作流状态，最后输出查询结果。你需要将这个脚本中的参数替换为你自己的实际值，然后在DolphinScheduler上创建一个Python任务，并将这个脚本作为任务脚本运行。

dataworks和DolphinScheduler

### 特征对比

#### 功能特性

DataWorks 是阿里云提供的一站式大数据开发平台，支持多种数据处理方式，包括离线批处理、实时流计算以及机器学习等。该平台提供了丰富的可视化工具来帮助用户构建复杂的数据工作流程[^1]。

# 示例：使用Python SDK调用DataWorks API创建项目
import dataworks_sdk

client = dataworks_sdk.Client(api_key="your_api_key")
response = client.create_project(name="example_project", description="An example project.")
print(response)

相比之下，DolphinScheduler 则是一个开源的工作流调度系统，专注于任务编排和依赖管理。它允许开发者通过图形界面定义复杂的业务逻辑，并且能够很好地集成各种类型的作业执行器，如Shell脚本、SQL查询、Spark应用等[^2]。

# 示例：提交一个简单的shell命令给DolphinScheduler运行
dolphinscheduler submit-task \
    --command-body 'echo Hello World'

#### 性能指标考量

当考虑性能时，两者都进行了广泛的测试以评估不同配置下的表现。对于 DataWorks 而言，在不同的 `CodeActivity` 数量下测量了工作流执行时间的变化情况；而对于 DolphinScheduler，则更关注于如何优化内存占用率及持久化存储大小等因素的影响。

#### 数据聚合窗口设置

值得注意的是，在涉及流数据分析场景时，像 DolphinScheduler 这样的框架可能需要设定合适的时间窗口来进行有效的事件累积分析。最小时间为5分钟而最大可达至24小时不等。