Hai lavorato con Airflow e scritto DAG?

Sì, ho lavorato con Apache Airflow e ho scritto DAG (Directed Acyclic Graph) per automatizzare e orchestrare flussi di lavoro nel campo dell'elaborazione dei dati e dell'apprendimento automatico.

In Airflow, un DAG descrive una sequenza di task e le loro dipendenze. Ogni task è un operatore, ad esempio, PythonOperator per eseguire funzioni Python, BashOperator per eseguire comandi, ecc.

Esempio di un DAG semplice che esegue due task in sequenza:

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime

def task1():
    print('Task 1 completato')

def task2():
    print('Task 2 completato')

with DAG('esempio_dag', start_date=datetime(2024, 1, 1), schedule_interval='@daily') as dag:
    t1 = PythonOperator(task_id='task1', python_callable=task1)
    t2 = PythonOperator(task_id='task2', python_callable=task2)

    t1 >> t2  # t2 dipende dal successo di t1

L'uso di Airflow permette di pianificare, monitorare e gestire pipeline di dati complesse, molto utile nei progetti di ML per automatizzare le fasi di preparazione dei dati, addestramento dei modelli e deployment.