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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。

核心概念

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）
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）。
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())

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"])

关键特性

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。
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。
错误处理
任务失败时自动重试，支持断点续跑。
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
```
扩展性
支持 Hadoop、Spark、AWS S3、数据库等集成。

工作流示例

安装

pip install luigi

运行方式

命令行启动：

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

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

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

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