Тестирование кода Airflow

Построение пайплайнов данных с Airflow

Volker Janz

Senior Developer Advocate at Astronomer

Три уровня тестирования

Пирамида тестирования DAG

Целостность: загружается ли DAG без ошибок?
Модульный: корректна ли бизнес-логика?
Интеграционный: выполняется ли DAG от начала до конца?

Тесты целостности с DagBag

from airflow.models import DagBag


dag_bag = DagBag(include_examples=False)


def test_no_import_errors():
    assert len(dag_bag.import_errors) == 0


def test_dag_loaded():
    assert "daily_etl" in dag_bag.dags

Почему DAG ломаются при импорте

ModuleNotFoundError

ModuleNotFoundError: отсутствует пакет провайдера или неверный путь импорта
NameError: переименованная переменная, функция или опечатка
ImportError: циклические импорты между файлами DAG
Тесты целостности помогают избежать этих проблем

Модульное тестирование функций задач

В файле DAG:

def clean_record(record):
    return {
        "name": record["name"].strip(),
        "email": record["email"].lower(),
    }

@task
def transform(records):
    return [clean_record(r)
            for r in records]

Выносите бизнес-логику в отдельные функции

В файле тестов:

from dags.data_cleaning import (
    clean_record,
)

def test_strips_whitespace():
    result = clean_record(
      {"name": "  Alice  ",
       "email": "[email protected]"}
    )
    assert result["name"] == "Alice"

Фокусируйте модульные тесты на бизнес-логике

Интеграционные тесты с dag.test()

import pytest
from airflow.models import DagBag
from pendulum import datetime

dag_bag = DagBag(include_examples=False)


def test_etl_pipeline():
    dag = dag_bag.get_dag("etl_output")
    assert dag is not None

    dag.test(logical_date=datetime(2026, 1, 15))

    output = Path("/tmp/etl_results.json")
    assert output.exists()
    results = json.loads(output.read_text())
    assert len(results) == 2

Запустите DAG с контролируемыми входными данными и проверьте результат

Тестирование в CI

CI-конвейер

Целостность + модульные: при каждом коммите (быстро)
Интеграционные: при pull request или ночном запуске (медленнее)
Ни один DAG не попадает в продакшн без прохождения всех трёх уровней

Давайте потренируемся!

Построение пайплайнов данных с Airflow