airlfow的BashOperator传递参数到shell文件

airflow经常会调度shell文件，同时需要传递参数到shell文件。调度任务通常需要和执行时间相关，采用宏来生成参数并把参数传递到shell文件。
python的dag脚本如下：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta


default_args = {
    'owner': '******',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2019, 6, 1),
    'email': ['**@**.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    # 'queue': 'bash_queue',
    # 'pool': 'backfill',
    # 'priority_weight': 10,
    # 'end_date': datetime(2016, 1, 1),
}
#每小时跑一次，catchup=False不回补以前历史任务，只跑当前时间开始的任务。
dag = DAG('sqoop_hourly', default_args=default_args, schedule_interval='14 * * * *',  catchup=False)
# 使用宏构造参数，传递宏的参数到shell脚本，跳转到执行文件路径执行。
bash_cmd = '''
cd /usr/local/airflow/script/***/base_report
echo {{ds}}
echo {{macros.ds_format(ds,"%Y-%m-%d", "%Y%m")}}
sh ./sqoop_hourly.sh {{macros.ds_format(ds,"%Y-%m-%d", "%Y%m")}}
''' 
print (bash_cmd)
# t1, t2 and t3 are examples of tasks created by instantiating operators
# ${ym}=yyyyMM
#
t1 = BashOperator(
    task_id='sqoop_hourly',
    bash_command=bash_cmd,
    dag=dag)

sqoop_hourly.sh的shell文件如下：

 #小时级更新报表
ym=$1
echo ${ym}