Semalt Review - Ausführen eines Scraping-Skripts
Airflow ist eine Scheduler-Bibliothek für Python, die zur Konfiguration von parallel ausgeführten Multisystem-Workflows verwendet wird über eine beliebige Anzahl von Benutzern. Eine einzelne Airflow-Pipeline umfasst SQL-, Bash- und Python-Operationen. Das Tool arbeitet mit der Angabe von Abhängigkeiten zwischen Tasks, einem kritischen Element, das dabei hilft, die Tasks zu bestimmen, die parallel ausgeführt werden sollen, und denen, die ausgeführt werden, nachdem die anderen Funktionen abgeschlossen sind.
Warum Luftstrom?
Das Airflow-Tool ist in Python geschrieben und bietet Ihnen den Vorteil, dass Sie Ihre Operatoren zu den bereits festgelegten benutzerdefinierten Funktionen hinzufügen können. Mit diesem Tool können Sie Daten durch Transformationen von einer Website in ein gut strukturiertes Datenblatt scrappen. Airflow verwendet gerichtete azyklische Diagramme (DAG), um einen bestimmten Arbeitsablauf darzustellen. In diesem Fall bezieht sich ein Workflow auf eine Sammlung von Aufgaben, die aus gerichteten Abhängigkeiten bestehen.
Funktionsweise von Apache Airflow
Airflow ist ein Warehouse-Management-System, das Aufgaben als ihre letzten Abhängigkeiten definiert, da der Code die Funktionen in einem Zeitplan ausführt und die Aufgabe verteilt Ausführung über alle Worker-Prozesse. Dieses Tool bietet eine Benutzeroberfläche, die den Status von ausgeführten und vergangenen Tasks anzeigt.
Airflow zeigt den Benutzern Diagnoseinformationen über den Taskausführungsprozess an und ermöglicht es dem Endbenutzer, die Ausführung von Tasks manuell zu verwalten. Beachten Sie, dass ein gerichteter azyklischer Graph nur zum Festlegen des Ausführungskontexts und zum Organisieren von Aufgaben verwendet wird. In Airflow sind Aufgaben die entscheidenden Elemente, die ein Scraping-Skript ausführen. Beim Scraping bestehen die Aufgaben aus zwei Varianten:
- Operator
In einigen Fällen arbeiten Tasks als Operatoren, wo sie Operationen ausführen, die von den Endbenutzern angegeben werden. Operatoren sind zum Ausführen von Scraping-Skripten und anderen Funktionen vorgesehen, die in der Python-Programmiersprache ausgeführt werden können.
- Sensor
Aufgaben werden auch entwickelt, um als Sensoren zu arbeiten, in einem solchen Fall kann die Ausführung von Aufgaben, die voneinander abhängig sind, bis zu einem Kriterium angehalten werden, bei dem ein Workflow reibungslos abläuft.
Airflow wird in verschiedenen Bereichen zum Ausführen eines Scraping-Skripts verwendet. Unten finden Sie eine Anleitung zur Verwendung von Airflow.
- Öffnen Sie Ihren Browser und überprüfen Sie Ihre Benutzeroberfläche
- Überprüfen Sie den fehlerhaften Workflow und klicken Sie darauf, um die fehlgeschlagenen Aufgaben zu sehen.
- Klicken Sie auf "Protokoll anzeigen", um die Ursache des Fehlers zu überprüfen. In vielen Fällen führt der Fehler bei der Kennwortauthentifizierung zum Workflow failure.
- Gehen Sie zum Admin-Bereich und klicken Sie auf "Connections". Bearbeiten Sie die Postgres-Verbindung, um das neue Passwort abzurufen und klicken Sie auf "OK" k "Speichern".
- Rufen Sie Ihren Browser erneut auf und klicken Sie auf die fehlgeschlagene Aufgabe. Klicken Sie auf die Aufgabe und dann auf "Löschen", damit die Aufgabe das nächste Mal erfolgreich ausgeführt wird.
Andere zu berücksichtigende Python-Scheduler
Cron
Cron ist ein Unix-basiertes Betriebssystem, das Scraping-Scripts regelmäßig in festgelegten Intervallen ausführt. Daten und Zeiten. Diese Bibliothek wird hauptsächlich zum Verwalten und Einrichten von Softwareumgebungen verwendet.
Luigi
Luigi ist ein Python-Modul, mit dem Sie Visualisierungen und Abhängigkeiten auflösen können. Luigi wird zum Erstellen komplexer Pipelines für die Jobsammlung verwendet.
Airflow ist eine Scheduler-Bibliothek für Python, mit der Projekte zur Abhängigkeitsverwaltung verwaltet werden. In Airflow sind laufende Aufgaben voneinander abhängig. Um konsistente Ergebnisse zu erhalten, können Sie Ihr Airflow-Skript so einstellen, dass es automatisch alle ein bis zwei Stunden ausgeführt wird.
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