今天來試寫一個 DAG 吧，我們來講講 DAG 的架構，這是我從官方文件一路摸索上來的，如果有更好的用法，歡迎交流 ~

DAG 可以分成3大塊 :

1. dag decorator
   我看過用 with DAG() 跟 DAG() 方式建立的，我目前覺得 dag decorator 最好用
2. 主要 function 包多個 task decorator
   我看過用 operator、用 sensor 的，目前我覺得用 task decorator 最好用
3. 呼叫主要 function : 放在最後一行程式碼

import pendulum
import datetime

from airflow.decorators import dag
from airflow.decorators import task

# dag decorator
@dag(
    dag_id = "test_dag",
    schedule = "15 9 * * *",
    start_date = pendulum.datetime(2025, 4, 23, tz = "Asia/Taipei"),
    catchup = False,
    dagrun_timeout = datetime.timedelta(minutes = 30),  # currently set the expiry time for 30 mins
    default_args = {
        "email" : ["youremail@gmail.com"],
        "email_on_failure" : True,
        "email_on_retry" : True,
        "owner": "Livia"
    },
    tags = ["sales_ETL"]
)
def test_dag() :  # 主要 function
    # task decorator
    @task
    def remove_nan_data() :
        return "clean_data done"
    @task
    def change_type():
        return "change_type done"

    # materialization for the task
    remove_nan_data = remove_nan_data()
    change_type = change_type()

    # set the dependency
    remove_nan_data >> change_type

dag = test_dag()

做好 DAG 後，存成 .py 檔，放入你的 airflow 專案資料夾，同 docker-compose.yaml 檔那層有 dags 資料夾，把你的 DAG .py 檔放入這個資料夾後，等你架好的 airflow 偵測到檔案後就會加到介面上可以觀測了。

參考資料 - airlfow Dags : https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/core-concepts/dags.html