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Python DAG 学习指南

在数据处理和机器学习领域，处理复杂问题通常需要执行多个任务，并按特定顺序执行这些任务。DAG（有向无环图）被用于逻辑顺序的表示，这是标准的处理方式，以及一些技术，如Airflow。

这篇文章将为你介绍Python DAG，并为你提供一个学习指南。

什么是Python DAG？

Python DAG 是用 Python 编程语言创建和处理 DAG 的框架。由于 Python 的灵活性、易于学习和使用以及大量可用的库， Python DAG 成为处理复杂问题中的流行选择。

Python DAG 特别设计用于处理单个任务依赖的复杂处理流程。

Python DAG的特点

以下是Python DAG的主要特点:

• 能够处理复杂的任务流程。
• 可以设计复杂而又可扩展的任务处理系统。
• 支持Python的灵活性和易于学习和使用的优势。
• 具有丰富的库、API和插件生态系统。

Python DAG如何工作

Python DAG 基于 Airflow，它的主要概念是将任务作为节点描绘成 DAG 的格式。 对于 DAG 中的每个任务，必须定义一个函数。这个函数描述在 DAG 执行时应该执行的任务。

节点被描述为名称或 ID，通常是字符串。 同样地，每个任务与节点相对应，并描述在节点上执行的操作。 任务是 Python 函数，例如执行某个外部 API 或从数据库查询数据等。 DAG 的创建和配置是通过编写 Python 代码来完成的。

相应地，执行