AirflowPythonOperator：使用Python函数转换数据格式

Airflow是一个用于编排、调度和监控工作流的开源平台。Airflow提供了PythonOperator来执行Python函数作为任务的一部分。PythonOperator可以用于执行任意Python函数，从而转换数据格式。

下面是一个使用Airflow的PythonOperator将数据格式转换的例子：

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

def convert_data_format(**kwargs):
    input_data = kwargs['ti'].xcom_pull(task_ids='get_data_task')
    converted_data = []

    # 进行数据格式转换
    for data in input_data:
        converted_data.append({
            'name': data['first_name'] + ' ' + data['last_name'],
            'age': 2021 - data['birth_year'],
            'email': data['email']
        })

    return converted_data

# 定义DAG
dag = DAG(
    'data_conversion_dag',
    description='DAG to convert data format',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    catchup=False
)

# 定义任务1：从外部获取数据
get_data_task = PythonOperator(
    task_id='get_data_task',
    python_callable=get_data_function,
    dag=dag
)

# 定义任务2：转换数据格式
convert_data_task = PythonOperator(
    task_id='convert_data_task',
    python_callable=convert_data_format,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

# 设置任务依赖关系
get_data_task >> convert_data_task

在上面的例子中，首先定义了一个Python函数convert_data_format用于转换数据格式。该函数接收**kwargs参数，其中kwargs['ti'].xcom_pull(task_ids='get_data_task')用于从之前的任务中获取数据。然后在convert_data_format函数中，通过循环遍历输入数据，并根据要求进行格式转换，将转换后的数据存储在converted_data列表中。最后，返回转换后的数据。

然后定义了一个DAG，其中包含两个任务：get_data_task和convert_data_task。get_data_task任务用于从外部获取数据，可以自行实现该函数。convert_data_task任务使用PythonOperator执行convert_data_format函数，并设置provide_context=True以在函数中使用上下文信息。

最后，通过get_data_task >> convert_data_task设置了convert_data_task任务依赖于get_data_task任务。这样，当get_data_task任务成功完成后，才会执行convert_data_task任务。

以上就是一个使用Airflow的PythonOperator将数据格式转换的例子。通过Airflow的任务调度和监控功能，可以实现自动化地将数据格式转换，并根据需要定制调度计划。