airflow-manual/airflow-docker/dags/csv_to_postgres.py

"""
DAG для загрузки CSV-данных в PostgreSQL
Уровень: Средний

Этот DAG демонстрирует типичный паттерн загрузки данных из файлов в БД:
1. Создание целевой таблицы public.orders (если не существует)
2. Генерация CSV с заказами (order_id, order_ts, customer_id, amount) через pandas
3. Предпросмотр CSV (head + describe) для контроля
4. Загрузка в PostgreSQL через временную таблицу и anti-join (защита от дубликатов)

Результат: данные в таблице public.orders учебной БД postgres_training.
"""
from __future__ import annotations

import logging
import os
import random
from datetime import UTC, datetime, timedelta
from pathlib import Path

from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.providers.postgres.hooks.postgres import PostgresHook

from airflow import DAG

POSTGRES_CONN_ID = "postgres_training"


def _get_conn():
    return PostgresHook(postgres_conn_id=POSTGRES_CONN_ID).get_conn()

CSV_DIR = Path(os.getenv("CSV_DIR", "/opt/airflow/data/output"))
CSV_ROWS = int(os.getenv("CSV_ROWS", "1000"))


def _create_table() -> None:
    """Создаёт таблицу public.orders, если она ещё не существует."""
    ddl = """
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.orders (
        order_id BIGINT PRIMARY KEY,
        order_ts TIMESTAMP NOT NULL,
        customer_id BIGINT NOT NULL,
        amount NUMERIC(12,2) NOT NULL
    );
    """
    conn = _get_conn()
    try:
        with conn.cursor() as cur:
            cur.execute(ddl)
            conn.commit()
    finally:
        conn.close()


def _generate_csv(rows: int, csv_dir: Path) -> str:
    """Генерирует CSV c заказами с помощью pandas и сохраняет на диск."""
    import pandas as pd
    csv_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    timestamp = datetime.now(UTC).strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    csv_path = csv_dir / f"orders_{timestamp}.csv"

    # Генерируем данные в pandas-стиле
    base_order_id = int(datetime.now(UTC).timestamp() * 1_000)

    # Создаём DataFrame с использованием pandas методов
    df = pd.DataFrame(
        {
            # Уникальные order_id начиная с базового значения
            "order_id": pd.Series(
                range(base_order_id, base_order_id + rows), dtype="int64"
            ),
            # Временные метки с интервалом в 1 секунду в обратном порядке
            "order_ts": pd.date_range(
                end=datetime.now(UTC), periods=rows, freq="1S"
            ).sort_values(ascending=False),
            # Случайные customer_id от 1 до 1000
            "customer_id": pd.Series(
                random.choices(range(1, 1001), k=rows), dtype="int64"
            ),
            # Случайные суммы от 10 до 500 с округлением до 2 знаков
            "amount": pd.Series(
                [round(random.uniform(10, 500), 2) for _ in range(rows)],
                dtype="float64",
            ),
        }
    )

    # Сохраняем CSV без индекса
    df.to_csv(csv_path, index=False)
    logging.info("CSV сохранён: %s (строк: %s)", csv_path, len(df))
    return str(csv_path)


def _preview_csv(csv_path: str, sample_rows: int = 5) -> None:
    """Отображает предпросмотр CSV через pandas (head и describe)."""
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv(csv_path)
    df["order_ts"] = pd.to_datetime(df["order_ts"], errors="coerce")
    logging.info(
        "Первые %s строк:\n%s", sample_rows, df.head(sample_rows).to_string(index=False)
    )
    numeric_summary = df.describe(include="number")
    logging.info("Числовая статистика:\n%s", numeric_summary.to_string())
    if df["order_ts"].notna().any():
        logging.info(
            "Диапазон order_ts: %s → %s",
            df["order_ts"].min().isoformat(),
            df["order_ts"].max().isoformat(),
        )


def _load_csv(csv_path: str) -> None:
    """Загружает CSV в Postgres через временную таблицу и anti-join."""
    csv_file = Path(csv_path)
    if not csv_file.exists():
        raise FileNotFoundError(f"CSV не найден: {csv_file}")

    conn = _get_conn()
    try:
        with conn.cursor() as cur, csv_file.open("r", encoding="utf-8") as f:
            cur.execute(
                "CREATE TEMP TABLE tmp_orders (LIKE public.orders INCLUDING DEFAULTS) ON COMMIT DROP;"
            )
            cur.copy_expert(
                "COPY tmp_orders (order_id, order_ts, customer_id, amount) FROM STDIN WITH CSV HEADER",
                f,
            )

            cur.execute("SELECT COUNT(*) FROM tmp_orders")
            tmp_rows = cur.fetchone()[0]

            cur.execute(
                """
                INSERT INTO public.orders(order_id, order_ts, customer_id, amount)
                SELECT t.order_id, t.order_ts, t.customer_id, t.amount
                FROM tmp_orders t
                LEFT JOIN public.orders o ON o.order_id = t.order_id
                WHERE o.order_id IS NULL
                """
            )
            inserted = cur.rowcount if cur.rowcount != -1 else 0
            conn.commit()
    finally:
        conn.close()

    logging.info("Загружено строк: %s (прочитано из CSV: %s)", inserted, tmp_rows)


default_args = {"owner": "airflow", "retries": 1, "retry_delay": timedelta(seconds=30)}

with DAG(
    dag_id="csv_to_postgres",
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    schedule=None,
    catchup=False,
    default_args=default_args,
    tags=["demo", "postgres", "csv"],
) as dag:
    create_table = PythonOperator(
        task_id="create_orders_table",
        python_callable=_create_table,
    )

    generate_csv = PythonOperator(
        task_id="generate_csv",
        python_callable=_generate_csv,
        op_kwargs={"rows": CSV_ROWS, "csv_dir": CSV_DIR},
    )

    preview_csv = PythonOperator(
        task_id="preview_csv",
        python_callable=_preview_csv,
        op_kwargs={
            "csv_path": "{{ ti.xcom_pull(task_ids='generate_csv') }}",
            "sample_rows": 5,
        },
    )

    load_csv = PythonOperator(
        task_id="load_csv_to_postgres",
        python_callable=_load_csv,
        op_kwargs={
            "csv_path": "{{ ti.xcom_pull(task_ids='generate_csv') }}",
        },
    )

    create_table >> generate_csv >> preview_csv >> load_csv