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Luigi 是一个由 Spotify 开发的 Python 库，用于构建复杂批处理作业的管道（Pipeline）。它专注于解决任务依赖管理、工作流编排、错误处理和可视化等问题，特别适合数据工程、ETL（提取-转换-加载）和机器学习流水线。

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核心概念

1. Task（任务）

   • 基础执行单元，每个任务代表一个独立操作（如清洗数据、训练模型）。
   • 需继承 luigi.Task 并实现：
     • requires()：定义依赖的其他任务
     • run()：任务的核心逻辑
     • output()：定义输出目标（如文件、数据库）

2. Target（目标）

   • 表示任务的输出结果（如文件、数据库记录）。
   • 常用类型：LocalTarget（本地文件）、S3Target（AWS S3 文件）。

3. Parameter（参数）

   • 向任务传递动态值（如日期、配置参数）。
   • 示例：date = luigi.DateParameter(default=datetime.date.today())

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简单示例

import luigi# 定义任务：生成数据
class GenerateData(luigi.Task):date = luigi.DateParameter()def output(self):return luigi.LocalTarget(f"data_{self.date}.txt")def run(self):with self.output().open("w") as f:f.write("Sample Data")# 定义任务：处理数据（依赖 GenerateData）
class ProcessData(luigi.Task):date = luigi.DateParameter()def requires(self):return GenerateData(date=self.date)def output(self):return luigi.LocalTarget(f"result_{self.date}.txt")def run(self):with self.input().open() as infile, self.output().open("w") as outfile:data = infile.read()outfile.write(data.upper())# 执行任务
if __name__ == "__main__":luigi.run(["ProcessData", "--date", "2023-10-01", "--local-scheduler"])

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关键特性

1. 依赖管理
   自动解析任务依赖关系，确保任务按正确顺序执行。

2. 原子性操作
   任务成功执行后才会创建输出目标，避免中间状态污染。

3. 错误处理
   任务失败时自动重试，支持断点续跑。

4. 可视化界面
   内置 Web 服务器（luigid）提供任务状态监控：

   luigid --port 8082  # 启动后访问 http://localhost:8082
   

5. 扩展性
   支持 Hadoop、Spark、AWS S3、数据库等集成。

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工作流示例

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安装

pip install luigi

运行方式

1. 命令行启动：

   python my_pipeline.py ProcessData --date 2023-10-01 --local-scheduler
   

2. 中央调度器（生产环境）：

   luigid  # 启动守护进程
   python my_pipeline.py ProcessData --date 2023-10-01
   

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适用场景

• 定时批处理任务（如日报、周报）
• 数据仓库 ETL 流水线
• 机器学习模型训练与部署
• 大规模数据预处理

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优缺点

优点	缺点
依赖管理自动化	实时流处理支持较弱
错误处理机制完善	学习曲线较陡峭
可视化监控	社区活跃度低于 Airflow
无需额外服务（单机可用）	复杂 DAG 定义稍显繁琐

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替代工具对比

• Apache Airflow：更丰富的调度功能，适合企业级复杂工作流。
• Prefect：现代化 API，支持动态工作流。
• Dagster：强调数据资产跟踪和类型检查。

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总结

Luigi 是构建 Python 批处理管道的轻量级解决方案，适合中小规模数据流水线。通过明确定义任务依赖和原子化操作，它能有效提升数据流程的可靠性和可维护性。对于需要高复杂度调度或流处理的场景，可评估 Airflow 等工具。