Airflow Boilerplate 常见问题解决方案

Airflow Boilerplate 常见问题解决方案

airflow-boilerplate A complete development environment setup for working with Airflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airflow-boilerplate

一、项目基础介绍

Airflow Boilerplate 是一个为 Airflow 开发者提供的完整开发环境设置项目。该项目旨在帮助开发者快速搭建和配置 Airflow 的开发环境，包含了 DAG 示例、插件、测试等组件，以及一些开发工具如 pre-commit 钩子等。主要的编程语言是 Python。

二、新手常见问题及解决方案

问题一：如何安装和配置开发环境？

解决方案：

1. 确保已经安装了 Docker 和 Docker Compose。可以从以下链接下载安装包：

   • Docker: Docker 官网
   • Docker Compose: Docker Compose 官网

2. 克隆项目仓库并进入项目目录：

   git clone https://github.com/ninja-van/airflow-boilerplate.git && cd airflow-boilerplate
   

3. 创建 Python 虚拟环境并激活：

   pip install virtualenv
   virtualenv venv
   source venv/bin/activate
   

4. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements-airflow.txt
   pip install -r requirements-dev.txt
   

5. 安装 pre-commit 钩子：

   pre-commit install
   

问题二：如何启动 Docker 环境？

解决方案：

1. 如果你只需要启动数据库，用于在 PyCharm 等工具中工作，运行以下命令：

   docker-compose -f docker/docker-compose.yml up -d airflow_initdb
   

2. 如果你需要启动完整的 Airflow 环境，包括 Postgres 元数据库、调度器和 Web 服务器，运行以下命令：

   docker-compose -f docker/docker-compose.yml up -d
   

问题三：如何运行测试？

解决方案：

1. 在项目目录中，可以通过以下命令运行所有测试：

   pytest
   

2. 如果需要运行特定的测试文件或测试用例，可以指定文件路径或测试用例名称。

确保在每次提交代码前，测试都是通过的，以保持代码质量。

airflow-boilerplate A complete development environment setup for working with Airflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airflow-boilerplate