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# Gestione delle dipendenze Python in requirements.txt
Questo argomento descrive come installare e gestire le dipendenze Python in un `requirements.txt` file per un ambiente Amazon Managed Workflows for Apache Airflow.
**Contents**
+ [Test dei DAG utilizzando l'utilità CLI di Amazon MWAA](#best-practices-dependencies-cli-utility)
+ [Installazione delle PyPi.org dipendenze Python utilizzando Requirements File Format](#best-practices-dependencies-different-ways)
+ [Opzione uno: dipendenze Python dal Python Package Index](#best-practices-dependencies-pip-extras)
+ [Opzione due: Python wheels (.whl)](#best-practices-dependencies-python-wheels)
+ [Utilizzo del `file` plugins.zip su un bucket Amazon S3](#best-practices-dependencies-python-wheels-s3)
+ [Utilizzo di un file WHL ospitato su un URL](#best-practices-dependencies-python-wheels-url)
+ [Creazione di un file WHL da un DAG](#best-practices-dependencies-python-wheels-dag)
+ [Opzione tre: dipendenze Python ospitate su un repository conforme privato PyPi/PEP-503](#best-practices-dependencies-custom-auth-url)
+ [Abilitazione dei log sulla console Amazon MWAA](#best-practices-dependencies-troubleshooting-enable)
+ [Accesso ai log sulla console CloudWatch Logs](#best-practices-dependencies-troubleshooting-view)
+ [Errori di accesso nell'interfaccia utente di Apache Airflow](#best-practices-dependencies-troubleshooting-aa)
+ [Accedi ad Apache Airflow](#airflow-access-and-login)
+ [Esempi di scenari `requirements.txt`](#best-practices-dependencies-ex-mix-match)
## Test dei DAG utilizzando l'utilità CLI di Amazon MWAA
+ L'utilità di interfaccia a riga di comando (CLI) replica localmente un ambiente Amazon Managed Workflows for Apache Airflow.
+ L'interfaccia a riga di comando crea localmente un'immagine del contenitore Docker simile a un'immagine di produzione Amazon MWAA. Puoi utilizzarla per eseguire un ambiente Apache Airflow locale per sviluppare e testare DAG, plug-in personalizzati e dipendenze prima della distribuzione su Amazon MWAA.
+ Per eseguire la CLI, fai riferimento a aws-mwaa-docker-images on. [https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images](https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images) GitHub
## Installazione delle PyPi.org dipendenze Python utilizzando Requirements File Format
La sezione seguente descrive i diversi modi per installare le dipendenze Python in base al Requirements File Format. PyPi.org [https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_install/#requirements-file-format](https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_install/#requirements-file-format)
### Opzione uno: dipendenze Python dal Python Package Index
La sezione seguente descrive come specificare le dipendenze Python dal Python Package Index in un [ file. ](https://pypi.org/) `requirements.txt`
------
#### [ Apache Airflow v3 ]
1. **Esegui il test localmente. ** Aggiungete altre librerie in modo iterativo per trovare la giusta combinazione di pacchetti e delle relative versioni, prima di creare un `requirements.txt` file. Per eseguire l'utilità CLI di Amazon MWAA, consulta aws-mwaa-docker-images su. [https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images](https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images) GitHub
1. **Consulta gli extra del ** pacchetto Apache Airflow. Per accedere a un elenco dei pacchetti installati per Apache Airflow v3 su Amazon MWAA, consulta aws-mwaa-docker-images sul sito Web. [`requirements.txt`](https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images/blob/main/requirements.txt) GitHub
1. **Aggiungi ** una dichiarazione di vincoli. Aggiungete il file dei vincoli per il vostro ambiente Apache Airflow v3 nella parte superiore del file. `requirements.txt` I file dei vincoli di Apache Airflow specificano le versioni del provider disponibili al momento del rilascio di Apache Airflow.
Nel seguente esempio, sostituiscili {{{environment-version}}} con il numero di versione del tuo ambiente e {{{Python-version}}} con la versione di Python compatibile con il tuo ambiente.
Per informazioni sulla versione di Python compatibile con l'ambiente Apache Airflow in uso, fate riferimento a [ Versioni di Apache Airflow. ](airflow-versions.md#airflow-versions-official)
```
--constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-{{{Airflow-version}}}/constraints-{{{Python-version}}}.txt"
```
Se il file dei vincoli determina che il `xyz==1.0` pacchetto non è compatibile con altri pacchetti nel tuo ambiente, non `pip3 install` riesce a impedire l'installazione di librerie incompatibili nell'ambiente. Se l'installazione non riesce per qualsiasi pacchetto, puoi accedere ai log degli errori per ogni componente di Apache Airflow (scheduler, worker e webserver) nel flusso di log corrispondente su Logs. CloudWatch Per ulteriori informazioni sui tipi di log, fare riferimento a. [Accesso ai log Airflow in Amazon CloudWatch](monitoring-airflow.md)
1. **Pacchetti Apache Airflow. ** Aggiungete gli extra [ del pacchetto ](http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.5.1/extra-packages-ref.html) e la versione (). `==` Questo aiuta a prevenire l'installazione di pacchetti con lo stesso nome, ma con una versione diversa, nel tuo ambiente.
```
apache-airflow[package-extra]==2.5.1
```
1. **Librerie ** Python. Aggiungi il nome del pacchetto e la versione (`==`) nel tuo `requirements.txt` file. Questo aiuta a prevenire l'applicazione automatica di [ PyPi.org ](https://pypi.org) un futuro aggiornamento interrotto.
```
{{library}} == {{version}}
```
**Example Boto3 e psycopg2-binary**
Questo esempio è fornito a scopo dimostrativo. Le librerie boto e psycopg2-binary sono incluse nell'installazione di base per Apache Airflow v3 e non devono essere specificate in un file. `requirements.txt`
```
boto3==1.17.54
boto==2.49.0
botocore==1.20.54
psycopg2-binary==2.8.6
```
Se viene specificato un pacchetto senza una versione, Amazon MWAA installa la versione più recente del pacchetto da. [ PyPi.org ](https://pypi.org) Questa versione può entrare in conflitto con altri pacchetti nel tuo. `requirements.txt`
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#### [ Apache Airflow v2 ]
1. **Prova localmente**. Aggiungete altre librerie in modo iterativo per trovare la giusta combinazione di pacchetti e delle relative versioni, prima di creare un `requirements.txt` file. Per eseguire l'utilità CLI di Amazon MWAA, consulta aws-mwaa-docker-images su. [https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images](https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images) GitHub
1. **Consulta gli extra del ** pacchetto Apache Airflow. Per accedere a un elenco dei pacchetti installati per Apache Airflow v2 su Amazon MWAA, accedi a aws-mwaa-docker-images sul sito web. [`requirements.txt`](https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images/blob/main/requirements.txt) GitHub
1. **Aggiungi ** una dichiarazione di vincoli. Aggiungete il file dei vincoli per il vostro ambiente Apache Airflow v2 nella parte superiore del file. `requirements.txt` I file dei vincoli di Apache Airflow specificano le versioni del provider disponibili al momento del rilascio di Apache Airflow.
A partire da Apache Airflow v2.7.2, il file dei requisiti deve includere una dichiarazione. `--constraint` Se non fornisci un vincolo, Amazon MWAA ne specificherà uno per assicurarti che i pacchetti elencati nei tuoi requisiti siano compatibili con la versione di Apache Airflow in uso.
Nel seguente esempio, sostituiscilo {{{environment-version}}} con il numero di versione del tuo ambiente e {{{Python-version}}} con la versione di Python compatibile con il tuo ambiente.
Per informazioni sulla versione di Python compatibile con l'ambiente Apache Airflow in uso, fate riferimento a [ Versioni di Apache Airflow. ](airflow-versions.md#airflow-versions-official)
```
--constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-{{{Airflow-version}}}/constraints-{{{Python-version}}}.txt"
```
Se il file dei vincoli determina che il `xyz==1.0` pacchetto non è compatibile con altri pacchetti nel tuo ambiente, non `pip3 install` riesce a impedire l'installazione di librerie incompatibili nell'ambiente. Se l'installazione non riesce per qualsiasi pacchetto, puoi accedere ai log degli errori per ogni componente di Apache Airflow (scheduler, worker e webserver) nel flusso di log corrispondente su Logs. CloudWatch Per ulteriori informazioni sui tipi di log, fare riferimento a. [Accesso ai log Airflow in Amazon CloudWatch](monitoring-airflow.md)
1. **Pacchetti Apache Airflow. ** Aggiungete gli extra [ del pacchetto ](http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.5.1/extra-packages-ref.html) e la versione (). `==` Questo aiuta a prevenire l'installazione di pacchetti con lo stesso nome, ma con una versione diversa, nel tuo ambiente.
```
apache-airflow[package-extra]==2.5.1
```
1. **Librerie ** Python. Aggiungi il nome del pacchetto e la versione (`==`) nel tuo `requirements.txt` file. Questo aiuta a prevenire l'applicazione automatica di [ PyPi.org ](https://pypi.org) un futuro aggiornamento interrotto.
```
{{library}} == {{version}}
```
**Example Boto3 e psycopg2-binary**
Questo esempio è fornito a scopo dimostrativo. Le librerie boto e psycopg2-binary sono incluse nell'installazione base di Apache Airflow v2 e non devono essere specificate in un file. `requirements.txt`
```
boto3==1.17.54
boto==2.49.0
botocore==1.20.54
psycopg2-binary==2.8.6
```
Se viene specificato un pacchetto senza una versione, Amazon MWAA installa la versione più recente del pacchetto da. [ PyPi.org ](https://pypi.org) Questa versione può entrare in conflitto con altri pacchetti nel tuo. `requirements.txt`
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### Opzione due: Python wheels (.whl)
Una ruota Python è un formato di pacchetto progettato per fornire librerie con artefatti compilati. I pacchetti wheel, utilizzati come metodo per installare le dipendenze in Amazon MWAA, offrono diversi vantaggi:
+ **Installazione più rapida**: i file WHL vengono copiati nel contenitore come un singolo file ZIP e quindi installati localmente, senza dover scaricare ciascuno di essi.
+ **Meno conflitti**: è possibile determinare in anticipo la compatibilità delle versioni dei pacchetti. Di conseguenza, non è necessario `pip` elaborare in modo ricorsivo le versioni compatibili.
+ **Maggiore resilienza**: con le librerie ospitate esternamente, i requisiti a valle possono cambiare, con conseguente incompatibilità di versione tra i contenitori in un ambiente Amazon MWAA. Non dipendendo da una fonte esterna per le dipendenze, ogni contenitore ha le stesse librerie indipendentemente da quando viene creato l'istanza di ciascun contenitore.
Consigliamo i seguenti metodi per installare le dipendenze Python da un archivio Python wheel () nel tuo. `.whl` `requirements.txt`
**Topics**
+ [Utilizzo del `file` plugins.zip su un bucket Amazon S3](#best-practices-dependencies-python-wheels-s3)
+ [Utilizzo di un file WHL ospitato su un URL](#best-practices-dependencies-python-wheels-url)
+ [Creazione di un file WHL da un DAG](#best-practices-dependencies-python-wheels-dag)
#### Utilizzo del `file` plugins.zip su un bucket Amazon S3
Lo scheduler, i worker e il server web di Apache Airflow (per Apache Airflow v2.2.2 e versioni successive) cercano plug-in personalizzati durante l'avvio nel contenitore Fargate gestito per il tuo ambiente all'indirizzo. AWS`/usr/local/airflow/plugins/{{*}}` Questo processo inizia prima dell'avvio delle dipendenze di Amazon MWAA per Python e dell'avvio del servizio Apache Airflow. `pip3 install -r requirements.txt` Un `plugins.zip` file può essere utilizzato per tutti i file che non desideri vengano modificati continuamente durante l'esecuzione dell'ambiente o per i quali non desideri concedere l'accesso agli utenti che scrivono DAG. Ad esempio, i file della libreria Python, i file PEM dei certificati e i file YAML di configurazione.
La sezione seguente descrive come installare una ruota presente nel `plugins.zip` file sul bucket Amazon S3.
1. **Scarica i file WHL necessari ** Puoi utilizzarli [`pip download`](https://pip.pypa.io/en/stable/cli/pip_download/) con quelli esistenti `requirements.txt` su Amazon MWAA [ aws-mwaa-docker-images ](https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images) o con un altro contenitore [ Amazon Linux 2 per risolvere e scaricare i file wheel Python necessari. ](https://aws.amazon.com/amazon-linux-2)
```
pip3 download -r "$AIRFLOW_HOME/dags/requirements.txt" -d "$AIRFLOW_HOME/plugins"
cd "{{$AIRFLOW_HOME}}/plugins"
zip "{{$AIRFLOW_HOME}}/plugins.zip" *
```
1. **`requirements.txt`**Specifica il percorso nel tuo. Specifica la cartella dei plugin nella parte superiore del tuo file requirements.txt [`--find-links`](https://pip.pypa.io/en/stable/cli/pip_install/#install-find-links) e indica di `pip` non installarli da altre fonti utilizzando [`--no-index`](https://pip.pypa.io/en/stable/cli/pip_install/#install-no-index), come elencato nel codice seguente:
```
--find-links /usr/local/airflow/plugins
--no-index
```
**Example ruota in requirements.txt**
L'esempio seguente presuppone che tu abbia caricato la ruota in un `plugins.zip` file nella radice del tuo bucket Amazon S3. Ad esempio:
```
--find-links /usr/local/airflow/plugins
--no-index
numpy
```
Amazon MWAA recupera la `numpy-1.20.1-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl` ruota dalla `plugins` cartella e la installa nel tuo ambiente.
#### Utilizzo di un file WHL ospitato su un URL
La sezione seguente descrive come installare una ruota ospitata su un URL. L'URL deve essere accessibile pubblicamente o accessibile dall'interno dell'Amazon VPC personalizzato specificato per il tuo ambiente Amazon MWAA.
+ **Fornisci un URL. ** Fornisci l'URL di una ruota nel tuo`requirements.txt`.
**Example archivio della ruota su un URL pubblico**
L'esempio seguente scarica una ruota da un sito pubblico.
```
--find-links https://files.pythonhosted.org/packages/
--no-index
```
Amazon MWAA recupera la ruota dall'URL specificato e la installa nel tuo ambiente.
**Nota**
Gli URL non sono accessibili dai server Web privati che installano i requisiti in Amazon MWAA v2.2.2 e versioni successive.
#### Creazione di un file WHL da un DAG
Se disponi di un ** ambiente di rete ** privato che utilizza Apache Airflow v2.2.2 o successivo e non riesci a installare i requisiti perché il tuo ambiente non ha accesso a repository esterni, puoi utilizzare il seguente DAG per prendere i requisiti Amazon MWAA esistenti e impacchettarli su Amazon S3:
```
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
S3_BUCKET = 'my-s3-bucket'
S3_KEY = 'backup/plugins_whl.zip'
with DAG(dag_id="create_whl_file", schedule_interval=None, catchup=False, start_date=days_ago(1)) as dag:
cli_command = BashOperator(
task_id="bash_command",
bash_command=f"mkdir /tmp/whls;pip3 download -r /usr/local/airflow/requirements/requirements.txt -d /tmp/whls;zip -j /tmp/plugins.zip /tmp/whls/*;aws s3 cp /tmp/plugins.zip s3://{{amzn-s3-demo-bucket}}/{{{S3_KEY}}}"
)
```
Dopo aver eseguito il DAG, usa questo nuovo file come Amazon MWAA, opzionalmente, impacchettato con altri plug-in. `plugins.zip` Quindi, aggiorna il file preceduto da e senza aggiungerlo. `requirements.txt` `--find-links /usr/local/airflow/plugins` `--no-index` `--constraint`
Questo metodo è possibile utilizzare per utilizzare le stesse librerie offline.
### Opzione tre: dipendenze Python ospitate su un repository conforme privato PyPi/PEP-503
La sezione seguente descrive come installare un Apache Airflow extra ospitato su un URL privato con autenticazione.
1. Aggiungete il nome utente e la password come opzioni di configurazione di [ Apache Airflow. ](configuring-env-variables.md) Ad esempio:
+ `foo.user` : `{{YOUR_USER_NAME}}`
+ `foo.pass` : `{{YOUR_PASSWORD}}`
1. Crea il tuo file. `requirements.txt` Sostituisci i segnaposto nell'esempio seguente con il tuo URL privato e il nome utente e la password che hai aggiunto come opzioni di configurazione di [ Apache Airflow. ](configuring-env-variables.md) Ad esempio:
```
--index-url https://${AIRFLOW__FOO__USER}:${AIRFLOW__FOO__PASS}@my.privatepypi.com
```
1. Aggiungete eventuali librerie aggiuntive al file. `requirements.txt` Ad esempio:
```
--index-url https://${AIRFLOW__FOO__USER}:${AIRFLOW__FOO__PASS}@my.privatepypi.com
my-private-package==1.2.3
```
## Abilitazione dei log sulla console Amazon MWAA
Il ruolo di [ esecuzione ](mwaa-create-role.md) per il tuo ambiente Amazon MWAA richiede l'autorizzazione per inviare i log a Logs. CloudWatch Per aggiornare le autorizzazioni di un ruolo di esecuzione, fai riferimento a. [Ruolo di esecuzione di Amazon MWAA](mwaa-create-role.md)
È possibile abilitare i log di Apache Airflow a livello`INFO`, `WARNING``ERROR`, o. `CRITICAL` Quando scegli un livello di registro, Amazon MWAA invia i log per quel livello e per tutti i livelli di gravità più elevati. Ad esempio, se abiliti i log a `INFO` livello, Amazon MWAA invia `INFO` i log e `WARNING``ERROR`, e i livelli di log a `CRITICAL` Logs. CloudWatch Consigliamo di abilitare i log di Apache Airflow al `INFO` livello in modo che lo scheduler possa accedere ai log ricevuti per. `requirements.txt`
## Accesso ai log sulla console CloudWatch Logs
È possibile accedere ai log di Apache Airflow per lo scheduler, pianificare i flussi di lavoro e analizzare la cartella. `dags` I passaggi seguenti descrivono come aprire il gruppo di log per lo scheduler sulla console Amazon MWAA e accedere ai log di Apache Airflow sulla console Logs. CloudWatch
**Per accedere ai log di un file requirements.txt ``**
1. Apri la [ pagina ](https://console.aws.amazon.com/mwaa/home#/environments) Ambienti sulla console Amazon MWAA.
1. Scegli un ambiente.
1. Scegliete il gruppo di log di ** Airflow Scheduler nel ** riquadro ** Monitoraggio**.
1. Scegli l'`requirements_install_ip`accesso ** Log streams. **
1. Consulta l'elenco dei pacchetti installati nell'ambiente all'indirizzo`/usr/local/airflow/.local/bin`. Ad esempio:
```
Collecting appdirs==1.4.4 (from -r /usr/local/airflow/.local/bin (line 1))
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/3b/00/2344469e2084fb28kjdsfiuyweb47389789vxbmnbjhsdgf5463acd6cf5e3db69324/appdirs-1.4.4-py2.py3-none-any.whl
Collecting astroid==2.4.2 (from -r /usr/local/airflow/.local/bin (line 2))
```
1. Controlla l'elenco dei pacchetti e verifica se qualcuno di questi ha riscontrato un errore durante l'installazione. Se qualcosa è andato storto, puoi ricevere un errore simile al seguente:
```
2021-03-05T14:34:42.731-07:00
No matching distribution found for LibraryName==1.0.0 (from -r /usr/local/airflow/.local/bin (line 4))
No matching distribution found for LibraryName==1.0.0 (from -r /usr/local/airflow/.local/bin (line 4))
```
## Errori di accesso nell'interfaccia utente di Apache Airflow
Puoi anche controllare l'interfaccia utente di Apache Airflow per identificare se un errore è correlato a un altro problema. L'errore più comune che puoi riscontrare con Apache Airflow su Amazon MWAA è:
```
Broken DAG: No module named {{x}}
```
Se trovi questo errore nell'interfaccia utente di Apache Airflow, probabilmente nel tuo file manca una dipendenza obbligatoria. `requirements.txt`
### Accedi ad Apache Airflow
Per accedere all'interfaccia utente di Apache Account AWS Airflow sono [Politica di accesso all'interfaccia utente di Apache Airflow: AmazonMWAAWebServerAccess](access-policies.md#web-ui-access) necessarie le autorizzazioni necessarie per l'accesso AWS Identity and Access Management (IAM).
**Per accedere alla tua interfaccia utente di Apache Airflow**
1. Apri la [ pagina ](https://console.aws.amazon.com/mwaa/home#/environments) Ambienti sulla console Amazon MWAA.
1. Scegli un ambiente.
1. Scegli ** Open Airflow UI**.
## Esempi di scenari `requirements.txt`
Puoi combinare e abbinare diversi formati nel tuo`requirements.txt`. L'esempio seguente utilizza una combinazione dei diversi modi per installare gli extra.
**Example Extra attivi PyPi.org e URL pubblico**
È necessario utilizzare l'`--index-url`opzione quando si specificano i pacchetti da PyPi.org, oltre ai pacchetti su un URL pubblico, ad esempio gli URL dei repository personalizzati conformi a PEP 503.
```
aws-batch == 0.6
phoenix-letter >= 0.3
--index-url http://dist.repoze.org/zope2/2.10/simple
zopelib
```