Gestionar procesos de datos con Python
Prefect es un marco de orquestación de flujo de trabajo que se utiliza para crear canalizaciones de datos basadas en Python. Diseñada para desarrollar procesos de datos resilientes, esta herramienta permite la gestión y el seguimiento de flujos de trabajo de datos complejos.
Actualizaciones
- 21 de octubre de 2026: Estrellas 23,982 → 24,051, última versión 3.9.0 (21 de octubre de 2026).
- 7 de octubre de 2026: Estrellas 23,931 → 23,982, última versión 3.8.8 (6 de octubre de 2026).
- 27 de septiembre de 2026: Estrellas 23,842 → 23,931, última versión 3.8.7 (26 de septiembre de 2026).
- 15 de septiembre de 2026: Estrellas 23,774 → 23,842, última versión 3.8.6 (14 de septiembre de 2026).
Qué aporta
- Mover canales de datos al nivel de producción
- Manejo de errores y reintento automático.
- Supervise visualmente los flujos de trabajo
Instalación
pip install -U prefectuv add prefectEjecución
prefect server startSi no programa
Quiero automatizar mis flujos de trabajo de datos usando Python. Ayúdame a crear una canalización de datos simple utilizando los decoradores de flujo y tareas de la biblioteca Prefect. Explique con códigos de muestra cómo puedo integrar funciones de gestión de errores, programación y monitoreo, y cómo puedo convertir un archivo Python en un flujo de trabajo a nivel de producción.
Repositorio: https://github.com/PrefectHQ/prefect. Sigue las instrucciones oficiales del archivo README de este repositorio para la instalación y ejecución.
Antes de empezar, comprueba en qué sistema operativo estamos y si las herramientas necesarias (ej. Python, Node.js, Git, Docker) están instaladas. Instala las que falten paso a paso según este sistema.
Crea una carpeta nueva y vacía para trabajar. No toques ningún archivo fuera de esta carpeta y no borres nada. Antes de ejecutar cada comando, dime qué vas a hacer en una frase.
Dime qué debería ver en la pantalla al final de cada paso. Si ocurre un error, te pegaré el mensaje de error tal cual y lo solucionaremos juntos.
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Enlaces
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