DAG'i ayarlama

Apache Airflow gibi orkestrasyon araçları, veri ve Machine Learning iş akışlarını otomatikleştirmek için kritiktir.

Bu egzersizde, gerekli sınıfları içe aktararak ve boru hattının nasıl çalışacağını tanımlayan varsayılan argümanları yapılandırarak Yönlendirilmiş Döngüsüz Grafik (DAG) kurulumuna başlayacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Üretim için Tahmin (Forecasting) Hatları Tasarlama

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Airflow'dan DAG ve PythonOperator sınıflarını içe aktar.
Başlangıç tarihini 7 Temmuz 2025 olarak ayarla.
email_on_failure değerini False yap.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import required classes
from airflow import ____
from airflow.providers.standard.operators.python import ____
from datetime import datetime

default_args = {
  'owner': 'airflow',
  # Define the arguments
  'depends_on_past': False,
  'start_date': datetime(____),
  'email_on_failure': ____}

print(f"DAG configured to start on {default_args['start_date']}")

Kodu Düzenle ve Çalıştır