大家好，又见面了，我是 GitHub 精选君！

背景介绍

在当今数据驱动的时代，自动化工作流程管理变得日益重要。无论是数据分析、机器学习项目还是简单的批量数据处理任务，一个高效、可靠和灵活的工作流管理工具能够极大提升生产效率，同时降低出错率。然而，许多工作流管理工具或者缺乏足够的灵活性来应对复杂的任务调度，或者是其配置和使用过于繁琐，使得团队花费大量时间在工具的学习和部署上，而非业务逻辑的实现。这些痛点促使了对于一个更为高效、灵活、易于使用的工作流管理工具的需求。

今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 airflow，该项目在 GitHub 有超过 37.3k Star。

一句话介绍该项目：Apache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflows

项目介绍

Apache Airflow 允许用户以编程方式创作、计划和监控工作流程。通过将工作流定义为代码，用户可以实现工作流的更易维护、版本化、测试和协作。

Airflow 使用有向无环图 (DAGs) 来组织任务，这不仅保证了任务执行的清晰性、可依赖性，还可以通过 Airflow 的调度器在多个工作节点上执行任务，遵循设定的依赖关系。除此之外，Airflow 还提供丰富的命令行工具和用户界面，使得管理和监控生产中的工作流变得简单明了。

如何使用

首先基本环境需求 Python 版本至少为 3.8。安装命令如下：

pip install apache-airflow

安装完成后，启动 Airflow 的 web 服务器：

airflow webserver  
# or: airflow standalone

此时，Airflow 的界面就可以通过浏览器访问了。用户可以根据自己的需要，编写 DAG 文件定义工作流程，参考如下：

# run your first task instance
airflow tasks test example_bash_operator runme_0 2015-01-01
# run a backfill over 2 days
airflow dags backfill example_bash_operator \
    --start-date 2015-01-01 \
    --end-date 2015-01-02

项目推介

Apache Airflow 由于其强大的功能和灵活性，已经被众多知名公司和组织采用，包括 Airbnb、Lyft 等。作为 Apache 软件基金会的顶级项目，Airflow 拥有活跃的社区和广泛的用户基础，确保了项目的持续开发和稳定。

以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：

更多项目详情请查看如下链接。

开源项目地址：https://github.com/apache/airflow

开源项目作者：apache

开源协议：Apache License 2.0

以下是参与项目建设的所有成员：

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