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 operator 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，並且實際上不應適用於任何預期要回填的 DAG 時，因為「目前時間」使回填成為非冪等的，其結果取決於 DAG 實際執行的時間。即使在排程執行時，它也可能稍微不確定。DAGRun 從排程到執行可能需要一些時間，這可能表示即使 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有所不同。

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。datetime.time 物件被使用時，它將與目前日期結合，以便與之進行比較。如果 target_upper 設定為在給定的 target_lower 之前發生的 datetime.time，則會將一天新增至 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 operator 將僅使用非 None 目標執行單方面比較。將 target_upper 和 target_lower 都設定為 None 將引發例外狀況。

使用邏輯日期¶

這種用法更適合「資料範圍」。當 DAG 重新執行時，logical_date 不會變更，並且不受執行延遲的影響，因此這種方法適用於可能回填的冪等 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]