使用 Prefect 的 Python ETL：現代化的 Airflow 替代方案
Prefect 與 Airflow：快速比較
在編排複雜工作流程時，Apache Airflow 多年來一直是首選方案。然而，隨著資料工程需求演變，像 Prefect 這類更新穎的工具逐漸受到青睞，成為更現代化且靈活的替代方案。Airflow 與 Prefect 都旨在管理工作流程，但它們在方法上有所不同，適用於不同的情境。以下是主要差異：
- 易用性：Prefect 的設計以使用者體驗為核心，其語法比 Airflow 更直覺。Airflow 依賴 DAG（有向無環圖），學習曲線較陡峭。
- 可靠性與容錯：Prefect 會在任務失敗時自動重試，並提供集中化的錯誤處理，對生產環境尤為重要。Airflow 也支援重試，但 Prefect 的模型更靈活。
- 彈性：Prefect 允許使用 Python 代碼定義動態工作流程，可輕鬆實現條件邏輯、迴圈與動態映射任務。Airflow 在這方面較有限。
- 可擴展性與雲端整合：Prefect 可無縫整合 Prefect Cloud，提供即時監控、協作工具以及自動擴展，而不需自行管理基礎架構。Airflow 雖可擴展，但需要更多設定與維護。
什麼是 Prefect？
Prefect 是一款現代化 Python 工作流程編排工具，可輕鬆設計、排程及監控資料管線。它簡化 ETL 工作流程的管理，提高韌性與可擴展性。Prefect 把分散式系統的許多複雜性抽象掉，提供簡單方式處理任務依賴、重試、日誌與監控。
與 Airflow 等其他工具的主要差異之一，是 Prefect 的「Flow」模型，每個工作流程任務獨立執行，易於擴展與管理。
開始使用 Prefect
使用 Prefect 的第一步是安裝套件，可透過 pip：
pip install prefect安裝後，可先建立一個簡單的「Hello World」Flow：
from prefect import task, Flow
@task
def say_hello():
# 輸出問候訊息
print("Hello, Prefect!")
with Flow("hello-flow") as flow:
say_hello()
# 執行 Flow
flow.run()
使用 Prefect 建立 ETL 管線
ETL（Extract, Transform, Load）是資料工程工作流程的核心。以下展示如何使用 Prefect 建立 ETL 管線。
ETL 通常包含三個階段：
- Extract（提取）：從資料來源（如資料庫或 API）取得資料。
- Transform（轉換）：將資料轉換成目標格式或聚合資訊。
- Load（載入）：將處理後的資料存入資料倉儲或檔案系統。
在 Prefect 中，每個階段都可定義為任務：
from prefect import task, Flow
@task
def extract_data():
# 模擬資料提取
return {'data': [1, 2, 3, 4, 5]}
@task
def transform_data(data):
# 模擬資料轉換：數值加倍
return [x * 2 for x in data]
@task
def load_data(data):
# 模擬資料載入到資料庫或檔案系統
print(f"資料已載入: {data}")
with Flow("ETL-pipeline") as flow:
data = extract_data()
transformed_data = transform_data(data)
load_data(transformed_data)
# 執行 Flow
flow.run()
處理失敗與重試
Prefect 強大的功能之一是自動處理任務失敗與重試。你可以輕鬆設定任務失敗後的重試策略：
import random, datetime
from prefect import task
@task(max_retries=3, retry_delay=datetime.timedelta(seconds=10))
def extract_data():
# 模擬提取失敗
if random.random() < 0.5:
raise ValueError("資料提取失敗")
return {'data': [1, 2, 3, 4, 5]}
上述範例中，extract_data 任務若失敗會自動重試最多三次。此功能可確保臨時性問題不會導致整個工作流程失敗，使 ETL 管線更可靠。
ETL 最佳實踐
儘管 Prefect 簡化了建立 ETL 管線的過程，但遵循最佳實踐仍非常重要，以確保工作流程可靠且可擴展。
