自动发掘dag实例
import imp
def process_file(self, filepath): mod_name, file_ext = os.path.splitext(os.path.split(filepath)[-1]) if file_ext != '.py': return try: logging.info("Importing " + filepath) m = imp.load_source(mod_name, filepath) except : traceback.print_exc() logging.error("Failed to import: " + filepath) else: for dag in m.__dict__.values(): if type(dag) == DAG: if dag.dag_id in self.dags: raise Exception( 'Two DAGs with the same dag_id. No good.') self.dags[dag.dag_id] = dag dag.dagbag = self
通过向队列中放入特殊的量来实现终止任务
def end(self): # Sending poison pill to all worker [self.queue.put((None, None)) for w in self.workers] # Wait for commands to finish self.queue.join()
=================== subprocess
subprocess.Popen用来创建新的进程。
subprocess.Popen(args, bufsize=0, executable=None, stdin=None,
stdout=None, stderr=None, preexec_fn=None, close_fds=False,
shell=False, cwd=None, env=None, universal_newlines=False,
startupinfo=None, creationflags=0
)
shell参数：
当shell=True时，表示在系统默认的shell环境中执行新的进程，此shell在windows表示为cmd.exe，在linux为/bin/sh。
executable参数：
当指定shell=True时，executable用来修改默认的shell环境，比如executable='/bin/bash'。
stdin，stdout，stderr参数：
默认地stdin，stdout，stderr均为None，此时表示此新进程的stdin，stdout，stderr均为默认，从keyboard获得输入，将输出和错误输出到display。如果stdin设置为PIPE，此时的stdin其实是个file对象，用来提供输入到新创建的子进程；如果stdout设置为PIPE，此时stdout其实是个file对象，用来保存新创建的子进程的输出；如果stderr设置为PIPE，此时的stderr其实是个file对象，用来保存新创建的子进程的错误输出。
universal_newlines参数：
如果此参数设置为True，则新进程的stdout和stderr将输出为text，换行为' '或' '或' '按照不同的系统平台。
Popen类拥有的方法及属性
1、Popen.pid
获取子进程的进程ID。
2、Popen.returncode
获取进程的返回码。如果进程未结束，将返回None。
3、communicate(input=None)
与子进程进行交互，像stdin发送数据，并从stdout和stderr读出数据存在一个tuple中并返回。
参数input应该是一个发送给子进程的字符串，如果未指定数据，将传入None。
4、poll()
检查子进程是否结束，并返回returncode属性。
5、wait()
等待子进程执行结束，并返回returncode属性，如果为0表示执行成功。
6、send_signal( sig)
发送信号给子进程。
7、terminate()
终止子进程。windows下将调用Windows API TerminateProcess（）来结束子进程。
8、kill()
官方文档对这个函数的解释跟terminate()是一样的，表示杀死子进程。
def _read_task_logs(self, stream): while True: line = stream.readline().decode('utf-8') if len(line) == 0: break self.logger.info('Subtask: {}'.format(line.rstrip(' '))) def run_command(self, run_with, join_args=False): """ 起子进程，同时读取子进程的日志""" cmd = [" ".join(self._command)] if join_args else self._command full_cmd = run_with + cmd self.logger.info('Running: {}'.format(full_cmd)) proc = subprocess.Popen( full_cmd, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT ) # Start daemon thread to read subprocess logging output log_reader = threading.Thread( target=self._read_task_logs, args=(proc.stdout,), ) log_reader.daemon = True log_reader.start() return proc
def execute(self, execution_date): bash_command = self.bash_command logging.info("Runnning command: " + bash_command) sp = Popen( bash_command, shell=True, stdout=PIPE, stderr=PIPE) out, err = sp.communicate() sp.wait() logging.info("Command STDOUT: " + out) if err: logging.error(err) if sp.returncode: raise Exception("Bash command failed")
将不确定元素在执行时变成确定 task_copy = copy.copy(self.task) for attr in task_copy.__class__.template_fields: source = getattr(task_copy, attr) # 'echo {{ ti.execution_date }}' setattr( task_copy, attr, jinja2.Template(source).render(**jinja_context) ) # 'echo 2020-01-02 00:00:00' task_copy.execute(self.execution_date)
作者通过pickle将dag存入了数据库，和从数据库进行加载 self.pickle = pickle.dumps(dag) return pickle.loads(self.pickle)
=========== 超时退出
signal包的核心是使用signal.signal()函数来预设(register)信号处理函数：singnal.signal(signalnum, handler)
signalnum为某个信号，handler为该信号的处理函数。我们在信号基础里提到，进程可以无视信号，可以采取默认操作，还可以自定义操作。当handler为signal.SIG_IGN时，信号被无视(ignore)。当handler为singal.SIG_DFL，进程采取默认操作(default)。当handler为一个函数名时，进程采取函数中定义的操作。
signal.alarm()，它被用于在一定时间之后，向进程自身发送SIGALRM信号
1 class timeout(object): 2 """ 3 To be used in a ``with`` block and timeout its content. 4 """ 5 def __init__(self, seconds=1, error_message='Timeout'): 6 self.seconds = seconds 7 self.error_message = error_message 8 9 def handle_timeout(self, signum, frame): 10 logging.error("Process timed out") 11 raise AirflowTaskTimeout(self.error_message) 12 13 def __enter__(self): 14 try: 15 signal.signal(signal.SIGALRM, self.handle_timeout) 16 signal.alarm(self.seconds) #self.seconds秒之后，向自己发送SIGALRM信号 17 except ValueError as e: 18 logging.warning("timeout can't be used in the current context") 19 logging.exception(e) 20 21 def __exit__(self, type, value, traceback): 22 try: 23 signal.alarm(0) #通过alarm(0)来取消调用回调函数self.handle_timeout 24 except ValueError as e: 25 logging.warning("timeout can't be used in the current context") 26 logging.exception(e)
创建后台守护进程
pid, stdout, stderr, log_file = setup_locations("scheduler", args.pid, args.stdout, args.stderr, args.log_file) handle = setup_logging(log_file) stdout = open(stdout, 'w+') stderr = open(stderr, 'w+') ctx = daemon.DaemonContext( pidfile=TimeoutPIDLockFile(pid, -1), files_preserve=[handle], stdout=stdout, stderr=stderr, ) with ctx: job.run() stdout.close() stderr.close()
-
使用importlib.import_module函数将包含特定环境代码的模块加载到局部变量module中。
-
最后，更新这个模块的globals，将development.py文件中设置合并到其中
def helper(): pass p = multiprocessing.Process(target=helper, args=(), name="{}-Process".format(thread_name)) p.start() #启动进程 p.terminate() #终止进程，但进程不会马上停，可以通过is_alive查看是否还活着 p.join(5) #进程 #若知道进程pid，可以强杀进程 os.kill(p.pid, signal.SIGKILL)
静态方法没有self参数，也没cls参数，如：
@staticmethod
def _launch_process(result_queue,
file_path,
pickle_dags,
dag_id_white_list,
thread_name,
log_file):
pass
修改进程的标准输入、输出 def helper(): f = open(log_file, "a") original_stdout = sys.stdout original_stderr = sys.stderr sys.stdout = f sys.stderr = f try: pass except: # Log exceptions through the logging framework. logging.exception("Got an exception! Propagating...") raise finally: sys.stdout = original_stdout sys.stderr = original_stderr f.close()
时间差
ts = datetime.now() #some process td = datetime.now() - ts td = td.total_seconds() + (float(td.microseconds) / 1000000) #总耗时，单位是秒
创建子进程执行命令： command = "exec bash -c '{0}'".format(command) try: subprocess.check_call(command, shell=True) state = State.SUCCESS except subprocess.CalledProcessError as e: state = State.FAILED self.logger.error("failed to execute task {}:".format(str(e)))
修改当前线程的线程名：threading.current_thread().name = thread_name #修改进程的主线程名
水电费