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zh/23.md

@@ -14,8 +14,7 @@ Airflow调度程序旨在作为Airflow生产环境中的持久服务运行。
 要启动调度程序，只需运行以下命令：
 
 ```
- airflow scheduler
-
+airflow scheduler
 ```
 
 ## DAG运行
@@ -46,28 +45,28 @@ DAG运行具有与它们相关联的状态（运行，失败，成功），并
 如果你的DAG被编写来处理它自己的追赶（IE不仅限于间隔，而是改为“现在”。），那么你将需要关闭追赶（在DAG本身上使用`dag.catchup = False` ）或者默认情况下在配置文件级别使用`catchup_by_default = False` 。 这样做，是指示调度程序仅为DAG间隔序列的最新实例创建DAG运行。
 
 ```
- """
+"""
 Code that goes along with the Airflow tutorial located at:
 https://github.com/airbnb/airflow/blob/master/airflow/example_dags/tutorial.py
 """
 from airflow import DAG
 from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
-from datetime import datetime , timedelta
+from datetime import datetime, timedelta
+
 
 default_args = {
-    'owner' : 'airflow' ,
-    'depends_on_past' : False ,
-    'start_date' : datetime ( 2015 , 12 , 1 ),
-    'email' : [ 'airflow@example.com' ],
-    'email_on_failure' : False ,
-    'email_on_retry' : False ,
-    'retries' : 1 ,
-    'retry_delay' : timedelta ( minutes = 5 ),
-    'schedule_interval' : '@hourly' ,
+    'owner': 'airflow',
+    'depends_on_past': False,
+    'start_date': datetime(2015, 12, 1),
+    'email': ['airflow@example.com'],
+    'email_on_failure': False,
+    'email_on_retry': False,
+    'retries': 1,
+    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
+    'schedule_interval': '@hourly',
 }
 
-dag = DAG ( 'tutorial' , catchup = False , default_args = default_args )
-
+dag = DAG('tutorial', catchup=False, default_args=default_args)
 ```
 
 在上面的示例中，如果调度程序守护程序在2016-01-02上午6点（或从命令行）拾取DAG，则将创建单个DAG运行，其`execution_date`为2016-01-01 ，下一个将在2016-01-03上午午夜后创建，执行日期为2016-01-02。
@@ -82,15 +81,15 @@ dag = DAG ( 'tutorial' , catchup = False , default_args = default_args )
 
 ## 要牢记
 
-*   第一个`DAG Run`是基于DAG中任务的最小`start_date`创建的。
-*   后续`DAG Runs`由调度程序进程根据您的DAG的`schedule_interval`顺序创建。
-*   当清除一组任务的状态以期让它们重新运行时，重要的是要记住`DAG Run`的状态，因为它定义了调度程序是否应该查看该运行的触发任务。
+* 第一个`DAG Run`是基于DAG中任务的最小`start_date`创建的。
+* 后续`DAG Runs`由调度程序进程根据您的DAG的`schedule_interval`顺序创建。
+* 当清除一组任务的状态以期让它们重新运行时，重要的是要记住`DAG Run`的状态，因为它定义了调度程序是否应该查看该运行的触发任务。
 
 以下是一些可以**取消阻止任务的方法** ：
 
-*   在UI中，您可以从任务实例对话框中**清除** （如删除状态）各个任务实例，同时定义是否要包括过去/未来和上游/下游依赖项。 请注意，接下来会出现一个确认窗口，您可以看到要清除的设置。 您还可以清除与dag关联的所有任务实例。
-*   CLI命令`airflow clear -h`在清除任务实例状态时有很多选项，包括指定日期范围，通过指定正则表达式定位task_ids，包含上游和下游亲属的标志，以及特定状态下的目标任务实例（ `failed`或`success` ）
-*   清除任务实例将不再删除任务实例记录。 相反，它更新max_tries并将当前任务实例状态设置为None。
-*   将任务实例标记为失败可以通过UI完成。 这可用于停止运行任务实例。
-*   将任务实例标记为成功可以通过UI完成。 这主要是为了修复漏报，或者例如在Airflow之外应用修复时。
-*   `airflow backfill` CLI子命令具有`--mark_success`标志，允许选择DAG的子部分以及指定日期范围。
+* 在UI中，您可以从任务实例对话框中**清除** （如删除状态）各个任务实例，同时定义是否要包括过去/未来和上游/下游依赖项。 请注意，接下来会出现一个确认窗口，您可以看到要清除的设置。 您还可以清除与dag关联的所有任务实例。
+* CLI命令`airflow clear -h`在清除任务实例状态时有很多选项，包括指定日期范围，通过指定正则表达式定位task_ids，包含上游和下游亲属的标志，以及特定状态下的目标任务实例（ `failed`或`success` ）
+* 清除任务实例将不再删除任务实例记录。 相反，它更新max_tries并将当前任务实例状态设置为None。
+* 将任务实例标记为失败可以通过UI完成。 这可用于停止运行任务实例。
+* 将任务实例标记为成功可以通过UI完成。 这主要是为了修复漏报，或者例如在Airflow之外应用修复时。
+* `airflow backfill` CLI子命令具有`--mark_success`标志，允许选择DAG的子部分以及指定日期范围。