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Luigi 是一個由 Spotify 開發的 Python 庫，用于構建復雜批處理作業的管道（Pipeline）。它專注于解決任務依賴管理、工作流編排、錯誤處理和可視化等問題，特別適合數據工程、ETL（提取-轉換-加載）和機器學習流水線。

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核心概念

1. Task（任務）

   • 基礎執行單元，每個任務代表一個獨立操作（如清洗數據、訓練模型）。
   • 需繼承 luigi.Task 并實現：
     • requires()：定義依賴的其他任務
     • run()：任務的核心邏輯
     • output()：定義輸出目標（如文件、數據庫）

2. Target（目標）

   • 表示任務的輸出結果（如文件、數據庫記錄）。
   • 常用類型：LocalTarget（本地文件）、S3Target（AWS S3 文件）。

3. Parameter（參數）

   • 向任務傳遞動態值（如日期、配置參數）。
   • 示例：date = luigi.DateParameter(default=datetime.date.today())

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簡單示例

import luigi# 定義任務：生成數據
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")# 定義任務：處理數據（依賴 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())# 執行任務
if __name__ == "__main__":luigi.run(["ProcessData", "--date", "2023-10-01", "--local-scheduler"])

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關鍵特性

1. 依賴管理
   自動解析任務依賴關系，確保任務按正確順序執行。

2. 原子性操作
   任務成功執行后才會創建輸出目標，避免中間狀態污染。

3. 錯誤處理
   任務失敗時自動重試，支持斷點續跑。

4. 可視化界面
   內置 Web 服務器（luigid）提供任務狀態監控：

   luigid --port 8082  # 啟動后訪問 http://localhost:8082
   

5. 擴展性
   支持 Hadoop、Spark、AWS S3、數據庫等集成。

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工作流示例

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安裝

pip install luigi

運行方式

1. 命令行啟動：

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

2. 中央調度器（生產環境）：

   luigid  # 啟動守護進程
   python my_pipeline.py ProcessData --date 2023-10-01
   

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適用場景

• 定時批處理任務（如日報、周報）
• 數據倉庫 ETL 流水線
• 機器學習模型訓練與部署
• 大規模數據預處理

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優缺點

優點	缺點
依賴管理自動化	實時流處理支持較弱
錯誤處理機制完善	學習曲線較陡峭
可視化監控	社區活躍度低于 Airflow
無需額外服務（單機可用）	復雜 DAG 定義稍顯繁瑣

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替代工具對比

• Apache Airflow：更豐富的調度功能，適合企業級復雜工作流。
• Prefect：現代化 API，支持動態工作流。
• Dagster：強調數據資產跟蹤和類型檢查。

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總結

Luigi 是構建 Python 批處理管道的輕量級解決方案，適合中小規模數據流水線。通過明確定義任務依賴和原子化操作，它能有效提升數據流程的可靠性和可維護性。對于需要高復雜度調度或流處理的場景，可評估 Airflow 等工具。