Python中Airflow模型的依赖管理及任务依赖关系的处理方式

在Airflow中，依赖管理和任务依赖关系是通过DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）来实现的。DAG定义了任务之间的依赖关系，并且可以设置任务的执行顺序和依赖关系。

首先，我们需要导入必要的模块：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

然后，创建一个DAG对象，并指定一些基本属性，如任务的起始日期、调度周期等：

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': days_ago(1)
}

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    description='A simple DAG',
    schedule_interval='@daily',
)

接下来，我们可以定义一些具体的任务，这些任务将作为DAG的节点。定义任务时，需要指定一个 的任务ID，并且可以定义任务的具体逻辑：

def task1():
    print('Running task 1')

def task2():
    print('Running task 2')

task_1 = PythonOperator(
    task_id='task_1',
    python_callable=task1,
    dag=dag,
)

task_2 = PythonOperator(
    task_id='task_2',
    python_callable=task2,
    dag=dag,
)

接下来，我们可以定义任务之间的依赖关系。通过使用DAG对象的方法，我们可以指定一个任务依赖于另一个任务的完成：

task_2.set_upstream(task_1)

在这个例子中，任务2依赖于任务1的完成。

最后，我们需要在Airflow中注册这个DAG，并启动调度过程：

globals()[dag.dag_id] = dag

通过以上步骤，我们就可以实现在Airflow中管理任务的依赖关系和执行顺序。

总结起来，Python中Airflow模型的依赖管理是通过DAG来实现的。首先，我们需要创建一个DAG对象，并指定一些基本属性。然后，我们可以定义任务，并指定任务之间的依赖关系。最后，我们需要在Airflow中注册这个DAG，并启动调度过程。

下面是完整的代码示例：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': days_ago(1)
}

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    description='A simple DAG',
    schedule_interval='@daily',
)

def task1():
    print('Running task 1')

def task2():
    print('Running task 2')

task_1 = PythonOperator(
    task_id='task_1',
    python_callable=task1,
    dag=dag,
)

task_2 = PythonOperator(
    task_id='task_2',
    python_callable=task2,
    dag=dag,
)

task_2.set_upstream(task_1)

globals()[dag.dag_id] = dag

以上就是Python中Airflow模型的依赖管理和任务依赖关系的处理方式及一个使用示例。通过Airflow，我们可以轻松地管理和调度任务，并控制它们之间的依赖关系。