BranchDateTimeOperator¶

使用 BranchDateTimeOperator 根據時間是否落在兩個目標引數給定的範圍內，分支到兩個執行路徑之一。

此運算子有兩種模式。第一種模式是使用目前時間（DAG 執行時的機器時鐘時間），第二種模式是使用 DAG 執行時的 logical_date。

使用目前時間¶

上述用法在某些情況下可能很有用 - 例如，當 DAG 用於執行清理和維護，並且實際上不應該用於任何預期要回填的 DAG 時，因為「目前時間」使回填不具等冪性，其結果取決於 DAG 實際執行的時間。即使按排程執行，它也可能稍微不確定。DAGRun 從排程到執行之間可能需要一些時間，這可能意味著即使 DAGRun 已正確排程，用於分支決策的實際時間也會與排程時間不同，並且分支決策可能會因這些延遲而異。

airflow/example_dags/example_branch_datetime_operator.py[原始碼]

empty_task_11 = EmptyOperator(task_id="date_in_range", dag=dag1)
empty_task_21 = EmptyOperator(task_id="date_outside_range", dag=dag1)

cond1 = BranchDateTimeOperator(
    task_id="datetime_branch",
    follow_task_ids_if_true=["date_in_range"],
    follow_task_ids_if_false=["date_outside_range"],
    target_upper=pendulum.datetime(2020, 10, 10, 15, 0, 0),
    target_lower=pendulum.datetime(2020, 10, 10, 14, 0, 0),
    dag=dag1,
)

# Run empty_task_11 if cond1 executes between 2020-10-10 14:00:00 and 2020-10-10 15:00:00
cond1 >> [empty_task_11, empty_task_21]

目標參數 target_upper 和 target_lower 可以接收 datetime.datetime、datetime.time 或 None。當使用 datetime.time 物件時，它將與目前日期組合，以便與其進行比較。如果 target_upper 設定為早於給定 target_lower 的 datetime.time，則會將一天加到 target_upper。這樣做是為了允許跨越兩個日期的時間段。

airflow/example_dags/example_branch_datetime_operator.py[原始碼]

empty_task_12 = EmptyOperator(task_id="date_in_range", dag=dag2)
empty_task_22 = EmptyOperator(task_id="date_outside_range", dag=dag2)

cond2 = BranchDateTimeOperator(
    task_id="datetime_branch",
    follow_task_ids_if_true=["date_in_range"],
    follow_task_ids_if_false=["date_outside_range"],
    target_upper=pendulum.time(0, 0, 0),
    target_lower=pendulum.time(15, 0, 0),
    dag=dag2,
)

# Since target_lower happens after target_upper, target_upper will be moved to the following day
# Run empty_task_12 if cond2 executes between 15:00:00, and 00:00:00 of the following day
cond2 >> [empty_task_12, empty_task_22]

如果目標參數設定為 None，則運算子將僅使用非 None 目標執行單邊比較。將 target_upper 和 target_lower 都設定為 None 將引發例外。

使用邏輯日期¶

這種用法更符合「資料範圍」友善。 logical_date 在 DAG 重新執行時不會變更，並且不受執行延遲的影響，因此此方法適用於可能是回填的等冪 DAG 執行。

airflow/example_dags/example_branch_datetime_operator.py[原始碼]

empty_task_13 = EmptyOperator(task_id="date_in_range", dag=dag3)
empty_task_23 = EmptyOperator(task_id="date_outside_range", dag=dag3)

cond3 = BranchDateTimeOperator(
    task_id="datetime_branch",
    use_task_logical_date=True,
    follow_task_ids_if_true=["date_in_range"],
    follow_task_ids_if_false=["date_outside_range"],
    target_upper=pendulum.datetime(2020, 10, 10, 15, 0, 0),
    target_lower=pendulum.datetime(2020, 10, 10, 14, 0, 0),
    dag=dag3,
)

# Run empty_task_13 if cond3 executes between 2020-10-10 14:00:00 and 2020-10-10 15:00:00
cond3 >> [empty_task_13, empty_task_23]

BranchDayOfWeekOperator¶

使用 BranchDayOfWeekOperator 根據星期幾值分支您的工作流程。

airflow/example_dags/example_branch_day_of_week_operator.py[原始碼]

empty_task_1 = EmptyOperator(task_id="branch_true")
empty_task_2 = EmptyOperator(task_id="branch_false")
empty_task_3 = EmptyOperator(task_id="branch_weekend")
empty_task_4 = EmptyOperator(task_id="branch_mid_week")

branch = BranchDayOfWeekOperator(
    task_id="make_choice",
    follow_task_ids_if_true="branch_true",
    follow_task_ids_if_false="branch_false",
    week_day="Monday",
)
branch_weekend = BranchDayOfWeekOperator(
    task_id="make_weekend_choice",
    follow_task_ids_if_true="branch_weekend",
    follow_task_ids_if_false="branch_mid_week",
    week_day={WeekDay.SATURDAY, WeekDay.SUNDAY},
)

# Run empty_task_1 if branch executes on Monday, empty_task_2 otherwise
branch >> [empty_task_1, empty_task_2]
# Run empty_task_3 if it's a weekend, empty_task_4 otherwise
empty_task_2 >> branch_weekend >> [empty_task_3, empty_task_4]