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prefecthq

Prefect 是用于构建 Python 数据管道的工作流编排框架。

55 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:prefecthq仓库类型:镜像最近更新:15 天前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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Prefect

概述

Prefect 是一个用于构建 Python 数据管道的工作流编排框架。它是将脚本提升为交互式工作流应用的最简单方式,可帮助用户构建具备弹性、动态特性的工作流,能够响应周围环境变化并从意外情况中恢复。

通过少量装饰器,Prefect 可为代码增强多种功能,如自动重试、分布式执行、调度、缓存等。

工作流活动可通过自托管的 Prefect server 实例或托管的 Prefect Cloud 仪表板进行跟踪和监控。

核心特性

  • 弹性工作流:自动处理故障并恢复,适应动态变化
  • 丰富功能集:支持自动重试、分布式执行、定时调度、结果缓存等
  • 简单集成:通过 Python 装饰器轻松增强现有代码
  • 可视化监控:提供自托管服务器或云端仪表板,实时跟踪工作流状态
  • 灵活部署:支持手动触发、定时调度及事件驱动执行(需 Prefect Cloud)

快速开始

环境要求

Prefect 要求 Python 3.9 或更高版本。

安装

如需安装或升级到最新版本的 Prefect,运行以下命令:

bash
pip install -U prefect

示例工作流

创建并运行一个使用 Prefect flow 和 task 装饰器的 Python 文件,编排和观察工作流。以下示例脚本用于获取 GitHub 仓库的星标数量:

python
from prefect import flow, task
from typing import List
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)


# 运行工作流
if __name__ == "__main__":
    github_stars(["PrefectHQ/Prefect"])

运行与监控

启动 Prefect UI 查看工作流运行情况:

bash
prefect server start

部署与调度

如需按计划运行工作流,可将其转换为部署并设置每分钟运行一次。修改脚本最后一行为:

python
if __name__ == "__main__":
    github_stars.serve(name="first-deployment", cron="* * * * *")

此时本地服务器将监听计划部署,可通过 UI 或 CLI 手动触发工作流。若使用 Prefect Cloud,还可配置 事件响应 触发部署。

Docker 部署方案示例

Dockerfile

dockerfile
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

# 安装依赖
RUN pip install -U prefect httpx

# 复制工作流代码(假设代码文件名为 github_stars.py)
COPY github_stars.py .

# 运行部署
CMD ["python", "github_stars.py"]

构建与运行

  1. 构建镜像:
bash
docker build -t prefect-github-stars .
  1. 运行容器(映射 4200 端口以访问 Prefect UI):
bash
docker run -d -p 4200:4200 --name prefect-worker prefect-github-stars

Docker Compose 示例

yaml
version: '3.8'

services:
  prefect-worker:
    build: .
    ports:
      - "4200:4200"
    volumes:
      - ./github_stars.py:/app/github_stars.py  # 挂载代码文件,方便修改
    restart: unless-stopped

社区资源

  • https://github.com/PrefectHQ/prefect
  • Slack 社区

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 prefect 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/prefecthq/prefect:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull prefecthq/prefect:<标签>

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