from datetime import datetime, timedelta

# 导入 Airflow 所需的类
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.operators.bash import BashOperator


# 定义任务最终失败时的回调函数
def task_failure_callback(context):
    # 获取当前任务实例
    task_instance = context["task_instance"]

    # 打印失败任务的名称和所属 DAG 名称
    print(f"任务执行失败：{task_instance.task_id}")
    print(f"DAG 名称：{task_instance.dag_id}")


# 定义任务的默认参数
default_args = {
    "owner": "xiaozhang",  # 任务负责人
    "depends_on_past": False,  # 不要求依赖上一次运行的结果
    "email_on_failure": False,  # 关闭邮件失败通知
    "on_failure_callback": task_failure_callback,  # 任务最终失败时调用
    "retries": 1,  # 失败后最多额外重试 1 次
    "retry_delay": timedelta(minutes=5),  # 重试前等待 5 分钟
}


# 定义一个普通的 Python 函数
def print_hello():
    print("Hello, World!")


# 创建 DAG，也就是工作流
with DAG(
    dag_id="hello_world2",  # 改成新的 DAG ID
    default_args=default_args,
    description="这个是一个样例",
    start_date=datetime(2024, 10, 1),
    schedule_interval="@daily",
    catchup=False,
    tags=["demo", "xiaozhang"],
) as dag:

    # 任务一：执行 Python 函数
    task1 = PythonOperator(
        task_id="print_hello",  # 任务 ID
        python_callable=print_hello,  # 传入函数本身，不加括号
    )

    # 任务二：执行 Bash 命令
    task2 = BashOperator(
        task_id="run_bash_command",  # 任务 ID
        bash_command='echo "This is a Bash command"',  # 要执行的命令
    )

    # 设置依赖：task1 成功后，task2 才会执行
    task1 >> task2