Сохранение созданного робота как Python-скрипт

Сохранение

Для использования созданного робота в оркестраторе Airflow необходимо сохранить процесс (процессы) как Python-скрипт.

Для сохранения необходимо:

1. Открыть проект с роботом;
2. Перейти на главный процесс в проекте;
3. Открыть раздел Процесс;
4. Для генерации Python-скрипта кликнуть на кнопку Сгенерировать;
5. Для запуска процесса сохранения кликнуть на кнопку Сохранить;
6. Выбрать тип сохранения Python-скрипт и сохранить процесс;
7. Откроется папка с сохраненными процессами как Python-скрипты.

Примечание

За одно сохранение генерируются все непустые процессы проекта - каждый в отдельный файл <имя процесса>.py. Файлы складываются в папку python_scripts/<дата и время сохранения> внутри проекта. Если сохранение запущено с открытого главного процесса проекта, его файл называется main.py - именно он будет точкой входа робота.

---

Подготовка и загрузка на сервер Airflow

Робот и процесс оркестратора (DAG) загружаются на сервер по-разному: скрипты робота - папкой в директорию ../scripts, DAG-файл - отдельным файлом в директорию ../dags (в её корень или во вложенную папку).

Обратите внимание

Скрипты робота и DAG-файл сохраняются одинаково - через тип сохранения Python-скрипт, но это разные процессы проекта и разные папки на сервере. Загружать DAG-файл в ../scripts (и наоборот) нельзя: планировщик Airflow читает процессы только из папки ../dags.

Скрипты робота

Робот может состоять из нескольких процессов, которые вызывают друг друга, поэтому его файлы загружаются на сервер папкой целиком:

1. Создать папку с названием робота, например my_robot (латиница, без пробелов - это имя будет частью пути на сервере);
2. Переместить в созданную папку все Python-скрипты робота из папки сохранения;
3. Загрузить созданную папку на сервер Airflow в директорию ../scripts. Загрузку удобно выполнить из студии - кнопкой Опубликовать скрипты Панели управления Airflow, указав имя папки робота в поле Подпапка;
4. В блоке Запустить Робота указать:
   • Путь к роботу на сервере - путь до папки робота, например /opt/airflow/scripts/my_robot;
   • Название главного процесса - имя файла точки входа внутри этой папки, например main.py.

Примечание

Если робот состоит из одного процесса, в параметре Путь к роботу на сервере можно указать сразу путь до файла, например /opt/airflow/scripts/my_robot.py. Оркестратор копирует на машину робота либо указанный файл, либо папку целиком - в зависимости от того, что указано в параметре.

DAG-файл

Процесс с блоком Создать процесс (Dag) - это отдельный процесс проекта, который сохраняется так же, как робот, но загружается на сервер отдельным файлом:

1. Перейти на процесс с блоком Создать процесс (Dag) и сохранить его как Python-скрипт;
2. Найти файл этого процесса в открывшейся папке сохранения и переместить его в отдельную папку, например dag рядом с проектом. Каждое сохранение создаёт новую папку python_scripts/<дата и время>, поэтому хранить и загружать рабочий DAG-файл из неё не следует;
3. Переименовать файл так, чтобы его имя совпадало с параметром Наименование блока Создать процесс (Dag) - идентификатором процесса в оркестраторе. Символы, недопустимые в именах файлов, заменяются на подчёркивание: для наименования robot-puzzle-rpa файл называется robot_puzzle_rpa.py;
4. Загрузить файл на сервер Airflow в директорию ../dags - кнопкой Опубликовать DAG Панели управления Airflow или вручную.

DAG-файл не обязательно должен лежать в корне папки ../dags: планировщик Airflow просматривает её содержимое вместе со вложенными папками. Это позволяет группировать несколько процессов в одной папке, например robot_puzzle_rpa/robot_puzzle_rpa.py. При публикации из студии имя такой папки указывается в поле Подпапка окна Загрузка DAG, а в списке опубликованных файлов панели процессы отображаются вместе с путём внутри папки ../dags.

Примечание

Совпадение имени файла с идентификатором процесса не обязательно для работы Airflow, но позволяет быстро находить нужный DAG в папке ../dags и в списке опубликованных файлов панели.

---

Панель управления Airflow Публикация скриптов и DAG-файлов на сервер, связь проекта с процессом, запуск и просмотр логов из студии. Подробнее...

Файловая система сервиса Airflow Настройка и запуск оркестратора Airflow. Подробнее...