在数据分析和数据处理领域中，高效的工作流编排管理至关重要。随着数据规模的不断扩大，和数据上下游依赖的不断复杂化，包括数据分析任务的有序执行、资源的合理利用，以及错误的及时处理在内的问题，成为了开发者们面临的挑战。Prefect 作为一款 Python 工作流编排工具，为解决这些问题提供了一个优雅而强大的解决方案。

简介

Prefect 是一个用于工作流编排和管理的框架，其的代码仓库位于
https://github.com/PrefectHQ/prefect 。Perfect 能构建动态且有弹性数据管道，只需几行代码就能完成任务调度、缓存、重试和事件驱动的自动化，并完成工作流活动的跟踪。

Prefect 具有以下显著的特色功能：

• 简单易用：提供了简洁直观的 API，使用 Python 的装饰器语法，让开发者可以轻松定义和管理工作流，通过 @flow 和 @task 装饰器，可以快速将普通的 Python 函数转化为可编排的任务和工作流
• 高度可定制：支持多种调度方式，如 Cron 调度、间隔调度等，还可以根据不同的需求定制任务的重试策略、错误处理机制等
• 丰富的集成：拥有众多的集成插件，可与各种第三方服务和工具无缝对接，如 AWS、Snowflake、GitHub、Bitbucket 等，方便开发者在不同的环境中使用
• 可视化界面：提供了一个可视化的 UI 界面，让用户可以直观地监控和管理工作流的执行情况，实时查看任务的状态、日志等信息

使用

Perfect 要求 Python 3.9 或以上，使用 pip 完成安装：

pip install -U prefect

Perfect 主要通过 @flow 和 @task 装饰器定义工作流的和任务，以下是一个简单的例子：

from prefect import flow, task
import httpx


@task(log_prints=True)
def get_stars(repo: str):
    url = f"https://api.github.com/repos/{repo}"
    count = httpx.get(url).json()["stargazers_count"]
    print(f"{repo} has {count} stars!")


@flow(name="GitHub Stars")
def github_stars(repos: list[str]):
    for repo in repos:
        get_stars(repo)


# run the flow!
if __name__ == "__main__":
    github_stars(["PrefectHQ/Prefect"])

该例子中批量地进行 Github 仓库 Stars 数量的获取，首先使用 task 装饰器，创建一个从 HTTP API 获取仓库 Stars 数并进行打印的任务，然后使用 flow 装饰器，对输入的仓库列表，逐个进行 get_stars 任务的执行。最后，在 main 脚本中，启动 github_stars 工作流。

完成代码编写后，可以启动一个 Perfect 服务器，然后在浏览器中访问 http://localhost:4200，打开 Perfect 的 UI 面板，监控工作流的运行情况：

prefect server start

以上代码中，工作流只会运行一次，Perfect 支持通过提供 cron 表达式实现定时的任务调度：

if __name__ == "__main__":
    github_stars.serve(
        name="first-deployment",
        cron="* * * * *",
        parameters={"repos": ["PrefectHQ/prefect"]}
    )

我们还可以把 get_stars 任务进行拆解，拆分为 HTTP API 调用，和 Stars 数据获取两部分，并通过工作流把两个任务串联起来：

@flow(log_prints=True)
def show_stars(github_repos: list[str]):
    """Flow: Show the number of stars that GitHub repos have"""
    for repo in github_repos:
        # Call Task 1
        repo_stats = fetch_stats(repo)

        # Call Task 2
        stars = get_stars(repo_stats)

        # Print the result
        print(f"{repo}: {stars} stars")


@task
def fetch_stats(github_repo: str):
    """Task 1: Fetch the statistics for a GitHub repo"""
    return httpx.get(f"https://api.github.com/repos/{github_repo}").json()


@task
def get_stars(repo_stats: dict):
    """Task 2: Get the number of stars from GitHub repo statistics"""
    return repo_stats['stargazers_count']

总结

Prefect 作为一款功能强大的工作流编排工具，为开发者提供了一个高效、灵活的解决方案。它简单易用，使得开发者可以快速上手，无需复杂的配置和学习成本，同时可以与各种第三方服务和工具无缝对接，满足不同场景的需求。Prefect 还提供了可视化的 UI 界面，则让用户可以直观地监控和管理工作流的执行情况，提高工作效率。

Prefect 适用于各种需要工作流编排和管理的场景，如数据处理、机器学习、ETL 流程等，可以帮助开发者将数据采集、清洗、转换等任务进行编排，确保数据的准确和及时处理。还可以管理模型训练、评估、部署等流程，提高模型开发的效率和可重复性。