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# Uso de un DAG para importar variables en la CLI
<a name="samples-variables-import"></a>

La siguiente muestra de código importa variables mediante la CLI de Amazon Managed Workflows para Apache Airflow.

**Topics**
+ [Versión](#samples-variables-import-version)
+ [Requisitos previos](#samples-variables-import-prereqs)
+ [Permisos](#samples-variables-import-permissions)
+ [Dependencias](#samples-variables-import-dependencies)
+ [Código de ejemplo](#samples-variables-import-code)
+ [Siguientes pasos](#samples-variables-import-next-up)

## Versión
<a name="samples-variables-import-version"></a>

Puede usar el código de ejemplo que aparece en esta página con **Apache Airflow v2** en [Python 3.10](https://peps.python.org/pep-0619/) y **Apache Airflow v3** en [Python 3.11](https://peps.python.org/pep-0664/).

## Requisitos previos
<a name="samples-variables-import-prereqs"></a>

No se necesitan permisos adicionales para usar el código de ejemplo de esta página.

## Permisos
<a name="samples-variables-import-permissions"></a>

Su Cuenta de AWS necesita acceso a la política `AmazonMWAAAirflowCliAccess`. Consulte [Política de CLI de Apache Airflow: Amazon MWAAAirflow CliAccess](access-policies.md) para obtener más información.

## Dependencias
<a name="samples-variables-import-dependencies"></a>

Para usar este código de ejemplo con Apache Airflow v2 y versiones posteriores, no se necesitan dependencias adicionales. Use [aws-mwaa-docker-images](https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images) para instalar Apache Airflow.

## Código de ejemplo
<a name="samples-variables-import-code"></a>

En la siguiente muestra de código, se requieren tres entradas: el nombre de su entorno de Amazon MWAA (en `mwaa_env`), la Región de AWS de su entorno (en `aws_region`) y el archivo local que contiene las variables que desea importar (en `var_file`).

```
import boto3
import json
import requests 
import base64
import getopt
import sys

argv = sys.argv[1:]
mwaa_env=''
aws_region=''
var_file=''

try:
    opts, args = getopt.getopt(argv, 'e:v:r:', ['environment', 'variable-file','region'])
    #if len(opts) == 0 and len(opts) > 3:
    if len(opts) != 3:
        print ('Usage: -e MWAA environment -v variable file location and filename -r aws region')
    else:
        for opt, arg in opts:
            if opt in ("-e"):
                mwaa_env=arg
            elif opt in ("-r"):
                aws_region=arg
            elif opt in ("-v"):
                var_file=arg

        boto3.setup_default_session(region_name="{}".format(aws_region))
        mwaa_env_name = "{}".format(mwaa_env)

        client = boto3.client('mwaa')
        mwaa_cli_token = client.create_cli_token(
            Name=mwaa_env_name
        )
        
        with open ("{}".format(var_file), "r") as myfile:
            fileconf = myfile.read().replace('\n', '')

        json_dictionary = json.loads(fileconf)
        for key in json_dictionary:
            print(key, " ", json_dictionary[key])
            val = (key + " " + json_dictionary[key])
            mwaa_auth_token = 'Bearer ' + mwaa_cli_token['CliToken']
            mwaa_webserver_hostname = 'https://{0}/aws_mwaa/cli'.format(mwaa_cli_token['WebServerHostname'])
            raw_data = "variables set {0}".format(val)
            mwaa_response = requests.post(
                mwaa_webserver_hostname,
                headers={
                    'Authorization': mwaa_auth_token,
                    'Content-Type': 'text/plain'
                    },
                data=raw_data
                )
            mwaa_std_err_message = base64.b64decode(mwaa_response.json()['stderr']).decode('utf8')
            mwaa_std_out_message = base64.b64decode(mwaa_response.json()['stdout']).decode('utf8')
            print(mwaa_response.status_code)
            print(mwaa_std_err_message)
            print(mwaa_std_out_message)

except:
    print('Use this script with the following options: -e MWAA environment -v variable file location and filename -r aws region')
    print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])
    sys.exit(2)
```

## Siguientes pasos
<a name="samples-variables-import-next-up"></a>
+ Aprenda a cargar el código el DAG de este ejemplo en la carpeta `dags` de su bucket de Amazon S3 en [Cómo añadir o actualizar DAG](configuring-dag-folder.md).