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GitHub · PrefectHQ/prefect↑ +66 aujourd'hui

Gérer les processus de données avec Python

Prefect est un framework d'orchestration de flux de travail utilisé pour créer des pipelines de données basés sur Python. Conçu pour développer des processus de données résilients, cet outil permet la gestion et la surveillance de flux de données complexes.

Mises à jour

  • 7 novembre 2026: Étoiles 24,102 → 24,127, dernière version 3.9.2 (6 novembre 2026).
  • 31 octobre 2026: Étoiles 24,051 → 24,102, dernière version 3.9.1 (30 octobre 2026).
  • 21 octobre 2026: Étoiles 23,982 → 24,051, dernière version 3.9.0 (21 octobre 2026).
  • 7 octobre 2026: Étoiles 23,931 → 23,982, dernière version 3.8.8 (6 octobre 2026).

Ce que ça vous apporte

  • Déplacement des pipelines de données vers le niveau de production
  • Gestion des erreurs et nouvelle tentative automatique
  • Surveiller visuellement les flux de travail

Installation

Installation via pip
pip install -U prefect
Pose avec UV
uv add prefect

Exécution

Démarrage du serveur
prefect server start

Si vous ne codez pas

Collez ceci dans votre agent (Claude Code · Codex · Antigravity)

Je souhaite automatiser mes flux de données à l'aide de Python. Aidez-moi à créer un pipeline de données simple à l'aide des décorateurs de flux et de tâches de la bibliothèque Prefect. Expliquez, à l'aide d'exemples de codes, comment je peux intégrer des fonctionnalités de gestion des erreurs, de planification et de surveillance, et comment transformer un fichier Python en un flux de travail au niveau de la production.

Dépôt : https://github.com/PrefectHQ/prefect. Base-toi sur les instructions officielles du fichier README de ce dépôt pour l'installation et l'exécution.

Avant de commencer, vérifie quel système d'exploitation nous utilisons et si les outils nécessaires (ex: Python, Node.js, Git, Docker) sont installés. Installe ceux qui manquent étape par étape selon ce système.

Crée un nouveau dossier vide pour travailler. Ne touche pas aux fichiers en dehors de ce dossier et ne supprime rien. Avant chaque commande, décris ce que tu vas faire en une phrase.

Dis-moi ce que je devrais voir à l'écran à la fin de chaque étape. Si une erreur survient, je te copierai le message d'erreur tel quel et nous la corrigerons ensemble.

Termes liés du glossaire

Pour quiPour les équipes de données qui souhaitent automatiser les processus de données et gérer de manière fiable des pipelines de données complexes.
LicenceApache-2.0

Liens

TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-07-13 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel. Le texte de présentation a été préparé avec l’IA à partir de la propre documentation du dépôt et cette page a été traduite automatiquement depuis l’original turc · la version turque fait foi.