Airflow è una libreria di scheduler per Python utilizzata per configurare flussi di lavoro multi-sistema eseguiti in parallelo attraverso qualsiasi numero di utenti. Una singola pipeline Airflow comprende operazioni SQL, bash e Python. Lo strumento funziona specificando le dipendenze tra le attività, un elemento critico che consente di determinare le attività da eseguire in parallelo e quali eseguire dopo aver completato le altre funzioni.
Lo strumento Airflow è scritto in Python, offrendo il vantaggio di aggiungere gli operatori alla funzionalità personalizzata già impostata. Questo strumento consente di raschiare i dati attraverso le trasformazioni da un sito Web a un foglio dati ben strutturato. Airflow utilizza i Grafici Aciclici Diretti (DAG) per rappresentare un flusso di lavoro specifico. In questo caso, un flusso di lavoro fa riferimento a una raccolta di attività che comprende dipendenze direzionali.

Airflow è un sistema di gestione del magazzino che lavora per definire le attività come dipendenza definitiva dal momento che il codice esegue le funzioni su una pianificazione e distribuisce l'attività esecuzione in tutti i processi di lavoro. Questo strumento offre un'interfaccia utente che visualizza lo stato delle attività in esecuzione e passate.
Airflow visualizza le informazioni diagnostiche agli utenti in merito al processo di esecuzione delle attività e consente all'utente finale di gestire l'esecuzione delle attività manualmente. Si noti che un grafico aciclico diretto viene utilizzato solo per impostare il contesto di esecuzione e per organizzare le attività. In Airflow, le attività sono gli elementi cruciali che eseguono uno script di raschiatura. Nella raschiatura, le attività comprendono due sapori che includono:
In alcuni casi, le attività funzionano come operatori in cui eseguono operazioni come specificato dagli utenti finali. Gli operatori sono progettati per eseguire script di scraping e altre funzioni che possono essere eseguite nel linguaggio di programmazione Python. )
Anche i task sono sviluppati per funzionare come sensori: in tal caso, l'esecuzione di attività che dipendono l'una dall'altra può essere sospesa fino a un criterio in cui un flusso di lavoro funziona senza intoppi
Airflow viene utilizzato in diversi campi per eseguire uno script di scraping. Di seguito è riportata una guida su come utilizzare Airflow.
- Aprire il browser e controllare l'interfaccia utente
- Controllare il flusso di lavoro non riuscito e fare clic su di esso per vedere le attività che sono andate storte
- Fare clic su "Visualizza registro" per verificare la causa dell'errore.In molti casi, l'errore di autenticazione della password causa il flusso di lavoro failure
- Vai alla sezione admin e clicca su "Connections". Modifica la connessione di Postgres per recuperare la nuova password e clicca k "Salva".
- Rivedere nuovamente il browser e fare clic sull'attività che ha avuto esito negativo. Fare clic sull'attività e toccare "Cancella" in modo che l'attività venga eseguita correttamente la volta successiva.
Altri programmi di pianificazione Python da considerare
Cron
Cron è un sistema operativo basato su Unix utilizzato per eseguire periodicamente gli script di raschiatura a intervalli fissi, date e orari. Questa libreria è principalmente utilizzata per gestire e configurare ambienti software.

Luigi
Luigi è un modulo Python che ti permetterà di gestire la visualizzazione e la risoluzione delle dipendenze. Luigi è usato per creare condutture complesse di raccolta di lavori.
Airflow è una libreria di pianificazione per Python utilizzata per gestire progetti di gestione delle dipendenze. In Airflow, le attività in esecuzione dipendono l'una dall'altra. Per ottenere risultati coerenti, puoi impostare lo script Airflow in modo che venga eseguito automaticamente dopo ogni ora o due.
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