Prefect
用普通 Python 写工作流
Python 原生编排框架，开源、对动态 DAG 友好，内置重试、缓存与调度，并可用 Prefect Cloud 托管监控。
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什么是 Prefect
把 Python 函数变成生产级数据管道
Prefect 是 Python 原生的工作流编排框架，用一个 @flow 装饰器即可把普通 Python 函数升级为可调度的工作流，用 @task 标记其中的步骤，编排逻辑就是原生 Python。
相比静态 DAG 框架，Prefect 支持动态依赖：分支、循环与参数化映射在运行时决定，适合真实世界中条件多变的数据管道；原生提供重试、缓存、超时与运行态追踪。
开源核心可完全本地运行，Prefect Cloud 则在此之上提供托管调度、运行监控、事件触发与团队协作，省去自建调度器与元数据库。
核心功能一览
六大核心能力，覆盖创作全流程
@flow / @task 装饰器
用装饰器把普通 Python 函数声明为工作流与任务，无需学习新 DSL。
动态 DAG
依赖在运行时决定，支持条件分支、循环与参数化映射，表达力强。
原生可观测
内置重试、缓存、超时与运行态追踪，失败可快速定位与重跑。
灵活调度
支持类 cron、interval 与事件触发调度，错过运行可自动补跑。
云托管可选
Prefect Cloud 提供托管编排、监控与协作，开源部分可完全本地运行。
零基础快速上手
4 步完成你的第一件 AI 作品，无需任何设计经验
安装
用 pip install prefect 安装，支持 Python 3.9+ 环境。
定义工作流
用 @flow 与 @task 写第一个工作流，在函数中表达任务依赖。
本地运行
直接 python flow.py 运行，在日志中查看每个任务的执行与状态。
托管调度
prefect deploy 推送到 Prefect Cloud，配置定时与事件触发自动运行。
常见问题解答
遇到问题？这里可能有你想要的答案
Prefect 与 Airflow 怎么选？
Prefect 用普通 Python 函数定义工作流，对动态依赖与重试更友好、学习曲线更低；Airflow 算子生态更庞大，适合结构固定的批处理调度。
必须上云才能用吗？
不必，Prefect 开源框架可完全本地运行与调度；Prefect Cloud 仅提供托管监控、调度与团队协作等增值能力。
与主流编排框架对比
和同类工具横向对比，帮你选对工具。
| 对比维度 | Prefect | Airflow | Dagster | Luigi |
|---|---|---|---|---|
| 编程范式 | Python 原生 | Python DAG | Python 资产 | Python 任务 |
| 动态依赖 | 支持 | 静态为主 | 支持 | 有限 |
| 可观测性 | 原生 | 需插件 | 原生 | 基础 |
| 开源协议 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | MIT |
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