Semalt Review - Uruchamianie skryptu skrobiącego

Airflow to biblioteki harmonogramu dla Pythona używane do konfigurowania wielosystemowych przepływów pracy wykonywanych równolegle dla dowolnej liczby użytkowników. Pojedynczy potok Airflow składa się z operacji SQL, bash i Python. Narzędzie działa poprzez określenie zależności między zadaniami, kluczowego elementu, który pomaga określić zadania do uruchomienia równoległego i które mają zostać wykonane po zakończeniu innych funkcji.

Dlaczego przepływ powietrza?

Narzędzie Airflow zostało napisane w języku Python, co daje Ci możliwość dodania operatorów do już ustawionej niestandardowej funkcjonalności. To narzędzie pozwala na zeskrobywanie danych poprzez przekształcenie strony internetowej w dobrze ustrukturyzowany arkusz danych. Airflow wykorzystuje Directed Acyclic Graphs (DAG) do przedstawienia określonego przepływu pracy. W takim przypadku przepływ pracy odnosi się do zbioru zadań obejmującego zależności kierunkowe.

Jak działa przepływ powietrza Apache

Airflow to system zarządzania magazynem, który działa w celu zdefiniowania zadań jako ich ostatecznych zależności, ponieważ kod wykonuje funkcje zgodnie z harmonogramem i rozdziela wykonanie zadania między wszystkie procesy robocze. To narzędzie oferuje interfejs użytkownika, który wyświetla stan zarówno bieżących, jak i przeszłych zadań.

Airflow wyświetla użytkownikom informacje diagnostyczne dotyczące procesu wykonywania zadania i pozwala użytkownikowi ręcznie zarządzać wykonywaniem zadań. Należy pamiętać, że ukierunkowany wykres acykliczny służy wyłącznie do ustawienia kontekstu wykonywania i organizowania zadań. W Airflow zadania są kluczowymi elementami uruchamiającymi skrypt zgarniający. W skrobaniu zadania składają się z dwóch smaków, które obejmują:

  • Operator

W niektórych przypadkach zadania działają jako operatory, w których wykonują operacje określone przez użytkowników końcowych. Operatory są zaprojektowane do uruchamiania skryptów zgarniających i innych funkcji, które można wykonywać w języku programowania Python.

  • Czujnik

Zadania są również opracowywane do działania jako czujniki. W takim przypadku wykonywanie zadań, które są od siebie zależne, można wstrzymać, dopóki nie zostanie spełnione kryterium płynnego przebiegu pracy.

Przepływ powietrza jest używany w różnych polach w celu uruchomienia skrobiącego skryptu. Poniżej znajduje się przewodnik na temat korzystania z Airflow.

  • Otwórz przeglądarkę i sprawdź interfejs użytkownika
  • Sprawdź przepływ pracy, który się nie powiódł, i kliknij go, aby zobaczyć zadania, które poszły źle
  • Kliknij „Wyświetl dziennik”, aby sprawdzić przyczynę niepowodzenia. W wielu przypadkach błąd uwierzytelnienia hasła powoduje błąd przepływu pracy
  • Przejdź do sekcji administratora i kliknij „Połączenia”. Edytuj połączenie Postgres, aby odzyskać nowe hasło, i kliknij „Zapisz”.
  • Ponownie odwiedź przeglądarkę i kliknij zadanie, które się nie powiodło. Kliknij zadanie i dotknij „Wyczyść”, aby zadanie uruchomiło się następnym razem.

Inne harmonogramy Pythona do rozważenia

Cron

Cron to system operacyjny oparty na Uniksie, używany do okresowego uruchamiania skryptów zgarniających w ustalonych odstępach czasu, datach i godzinach. Ta biblioteka służy głównie do utrzymywania i konfigurowania środowisk oprogramowania.

Luigi

Luigi to moduł Pythona, który pozwoli ci obsłużyć wizualizację i rozwiązywanie zależności. Luigi służy do tworzenia złożonych potoków zbierania zadań.

Airflow to biblioteka harmonogramu dla Pythona używana do obsługi projektów zarządzania zależnościami. W Airflow uruchamianie zadań zależy od siebie. Aby uzyskać spójne wyniki, możesz ustawić automatyczne uruchamianie skryptu Airflow co godzinę lub dwie.