超级方便的轻量级Python流水线工具还有漂亮的可视化界面

Mara-pipelines 是一个轻量级的数据转换框架，具备通明和低复杂性的特点。其余特点如下：

• 基于非常简单的Python代码就能实现流水线开发。
• 应用 PostgreSQL 作为数据处理引擎。
• 有Web界面可视化剖析流水线执行过程。
• 基于 Python 的 multiprocessing 单机流水线执行。不须要分布式工作队列。轻松调试和输入日志。
• 基于老本的优先队列：首先运行具备较高老本（基于记录的运行工夫）的节点。

此外，在Mara-pipelines的Web界面中，你不仅能够查看和治理流水线及其工作节点，你还能够间接触发这些流水线和节点，十分好用：

1.装置

因为应用了大量的依赖，Mara-pipelines 并不适用于 Windows，如果你须要在 Windows 上应用 Mara-pipelines，请应用 Docker 或者 Windows 下的 linux 子系统。

应用pip装置Mara-pipelines:

pip install mara-pipelines

或者：

pip install git+https://github.com/mara/mara-pipelines.git

2.应用示例

这是一个根底的流水线演示，由三个相互依赖的节点组成，包含 工作1(ping_localhost), 子流水线(sub_pipeline), 工作2(sleep):

# 留神，这个示例中应用了局部国外的网站，如果无法访问，请变更为国内网站。
from mara_pipelines.commands.bash import RunBash
from mara_pipelines.pipelines import Pipeline, Task
from mara_pipelines.ui.cli import run_pipeline, run_interactively

pipeline = Pipeline(
    id='demo',
    description='A small pipeline that demonstrates the interplay between pipelines, tasks and commands')

pipeline.add(Task(id='ping_localhost', description='Pings localhost',
                  commands=[RunBash('ping -c 3 localhost')]))

sub_pipeline = Pipeline(id='sub_pipeline', description='Pings a number of hosts')

for host in ['google', 'amazon', 'facebook']:
    sub_pipeline.add(Task(id=f'ping_{host}', description=f'Pings {host}',
                          commands=[RunBash(f'ping -c 3 {host}.com')]))

sub_pipeline.add_dependency('ping_amazon', 'ping_facebook')
sub_pipeline.add(Task(id='ping_foo', description='Pings foo',
                      commands=[RunBash('ping foo')]), ['ping_amazon'])

pipeline.add(sub_pipeline, ['ping_localhost'])

pipeline.add(Task(id='sleep', description='Sleeps for 2 seconds',
                  commands=[RunBash('sleep 2')]), ['sub_pipeline'])

能够看到，Task蕴含了多个commands，这些 commands会用于真正地执行动作。

而 pipeline.add 的参数中，第一个参数是其节点，第二个参数是此节点的上游。如：

pipeline.add(sub_pipeline, ['ping_localhost'])

则表明必须执行完 ping_localhost 才会执行 sub_pipeline.

为了运行这个流水线，须要配置一个 PostgreSQL 数据库来存储运行时信息、运行输入和增量解决状态：

import mara_db.auto_migration
import mara_db.config
import mara_db.dbs

mara_db.config.databases \
    = lambda: {'mara': mara_db.dbs.PostgreSQLDB(host='localhost', user='root', database='example_etl_mara')}

mara_db.auto_migration.auto_discover_models_and_migrate()

如果 PostgresSQL 正在运行并且账号密码正确，输入如下所示（创立了一个蕴含多个表的数据库）：

Created database "postgresql+psycopg2://root@localhost/example_etl_mara"

CREATE TABLE data_integration_file_dependency (
    node_path TEXT[] NOT NULL,
    dependency_type VARCHAR NOT NULL,
    hash VARCHAR,
    timestamp TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE,
    PRIMARY KEY (node_path, dependency_type)
);

.. more tables

为了运行这个流水线，你须要：

from mara_pipelines.ui.cli import run_pipeline

run_pipeline(pipeline)

这将运行单个流水线节点及其 (sub_pipeline ) 所依赖的所有节点：

run_pipeline(sub_pipeline, nodes=[sub_pipeline.nodes['ping_amazon']], with_upstreams=True)

3.Web 界面

我认为 mara-pipelines 最有用的是他们提供了基于Flask管控流水线的Web界面。

对于每条流水线，他们都有一个页面显示：

• 所有子节点的图以及它们之间的依赖关系
• 流水线的总体运行工夫图表以及过来 30 天内最低廉的节点（可配置）
• 所有流水线节点及其均匀运行工夫和由此产生的排队优先级的表
• 流水线最初一次运行的输入和工夫线

对于每个工作，都有一个页面显示

• 流水线中工作的上游和上游
• 最近 30 天内工作的运行工夫
• 工作的所有命令
• 工作最初运行的输入

此外，流水线和工作能够间接从网页端调用运行，这是十分棒的特点：

咱们的文章到此就完结啦，如果你喜爱明天的Python 实战教程，能够关注公众号：搞代码网，理解更多编程技术常识！

喜欢 (0)赏

[搞代码]

分享 (0)