气流 - 如何将 xcom 变量传递给 Python 函数

Question

我需要引用BashOperator 返回的变量。在我的task_archive_s3_file 中，我需要从get_s3_file 获取文件名。该任务只是将{{ ti.xcom_pull(task_ids=submit_file_to_spark) }} 打印为字符串而不是值。

如果我使用bash_command，值会正确打印。

get_s3_file = PythonOperator(
    task_id='get_s3_file',
    python_callable=obj.func_get_s3_file,
    trigger_rule=TriggerRule.ALL_SUCCESS,
    dag=dag)

submit_file_to_spark = BashOperator(
    task_id='submit_file_to_spark',
    bash_command="echo 'hello world'",
    trigger_rule="all_done",
    xcom_push=True,
    dag=dag)

task_archive_s3_file = PythonOperator(
    task_id='archive_s3_file',
#    bash_command="echo {{ ti.xcom_pull(task_ids='submit_file_to_spark') }}",
    python_callable=obj.func_archive_s3_file,
    params={'s3_path_filename': "{{ ti.xcom_pull(task_ids=submit_file_to_spark) }}" },
    dag=dag)

get_s3_file >> submit_file_to_spark >> task_archive_s3_file

Answer 1

{{ ti.xcom_pull(...) }} 之类的模板只能在支持模板的参数内部使用，否则它们不会在执行前呈现。查看PythonOperator 和BashOperator 的template_fields 和template_ext 属性。

所以templates_dict 是您用来将模板传递给您的python 运算符的：

def func_archive_s3_file(**context):
    archive(context['templates_dict']['s3_path_filename'])

task_archive_s3_file = PythonOperator(
    task_id='archive_s3_file',
    dag=dag,
    python_callable=obj.func_archive_s3_file,
    provide_context=True,  # must pass this because templates_dict gets passed via context
    templates_dict={'s3_path_filename': "{{ ti.xcom_pull(task_ids='submit_file_to_spark') }}" })

但是，在获取 XCom 值的情况下，另一种选择是使用通过上下文提供给您的 TaskInstance 对象：

def func_archive_s3_file(**context):
    archive(context['ti'].xcom_pull(task_ids='submit_file_to_spark'))

task_archive_s3_file = PythonOperator(
    task_id='archive_s3_file',
    dag=dag,
    python_callable=obj.func_archive_s3_file,
    provide_context=True,

Answer 2

对问题和答案都投了赞成票，但我认为对于那些只想在其 DAG 中的 PythonOperator 任务之间传递小数据对象的用户来说，这可以更清楚一点。参考这个问题和this XCom example 让我得到了以下解决方案。超级简单：

from datetime import datetime
from airflow.models import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

DAG = DAG(
  dag_id='example_dag',
  start_date=datetime.now(),
  schedule_interval='@once'
)

def push_function(**kwargs):
    ls = ['a', 'b', 'c']
    return ls

push_task = PythonOperator(
    task_id='push_task', 
    python_callable=push_function,
    provide_context=True,
    dag=DAG)

def pull_function(**kwargs):
    ti = kwargs['ti']
    ls = ti.xcom_pull(task_ids='push_task')
    print(ls)

pull_task = PythonOperator(
    task_id='pull_task', 
    python_callable=pull_function,
    provide_context=True,
    dag=DAG)

push_task >> pull_task

我不确定为什么会这样，但确实如此。向社区提出的几个问题：

• ti 在这里发生了什么？ **kwargs 是如何内置的？
• 这两个功能都需要provide_context=True 吗？

非常欢迎任何使这个答案更清晰的编辑！

Answer 3

使用相同的代码并修改参数，如Startdate 等。

import airflow
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.models import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

args = {
    'owner': 'Airflow',
    'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(2),
}

DAG = DAG(
  dag_id='simple_xcom',
  default_args=args,
#  start_date=datetime(2019, 04, 21),
  schedule_interval="@daily",
  #schedule_interval=timedelta(1)
)

def push_function(**context):
    msg='the_message'
    print("message to push: '%s'" % msg)
    task_instance = context['task_instance']
    task_instance.xcom_push(key="the_message", value=msg)

push_task = PythonOperator(
    task_id='push_task', 
    python_callable=push_function,
    provide_context=True,
    dag=DAG)

def pull_function(**kwargs):
    ti = kwargs['ti']
    msg = ti.xcom_pull(task_ids='push_task',key='the_message')
    print("received message: '%s'" % msg)

pull_task = PythonOperator(`enter code here`
    task_id='pull_task', 
    python_callable=pull_function,
    provide_context=True,
    dag=DAG)

push_task >> pull_task

如果你想知道context['task_instance']和kwargs['ti']是从哪里来的，可以参考Airflow macro documentation