Airflow 如何在气流变量上强制使用Jinja模板？

比如：

您可以对文档中标记为“templated”的每个参数使用Jinja模板。气流世界中的特定参数（例如，
PythonOperator
的某些参数）由气流自动模板化是有意义的。我想知道最好/正确的方法是获取非气流变量以进行模板化。我的特定用例类似于：

来自气流导入DAG
从afflow.operators.python_operator导入PythonOperator
从某处导入导出投票数据，导出查询数据
从其他地方导入ApiCaucus、ApiQuery
dag=dag（“导出培训数据”，
description=“将所有现役组织的训练数据导出到地面军事系统”，
计划时间间隔=无，
开始日期=日期时间（2018年3月26日），追赶时间=假）
主机=”http://api-00a.dev0.solvvy.co"
桶=”gcs://my-bucket-name/{{ds}}/“#我想把这个模板化
投票api=ApiCaucus.get投票api（主机）
querys\u api=apiquerys.get\u querys\u api（主机）
export\u votes=PythonOperator（task\u id=“export\u votes”，python\u callable=export\u votes\u data，
op_args=[BUCKET，vows_api]，dag=dag）
export\u querys=PythonOperator（task\u id=“export\u querys”，python\u callable=export\u query\u data，
op_args=[BUCKET，querys_api，export_solutions.task_id]，dag=dag，
提供（上下文=真）
PythonOperator的
提供上下文
参数将传递用于模板化的参数。发件人：

提供上下文（bool）–如果设置为true，气流将通过一组
可以在函数中使用的关键字参数。这套
Kwarg与您可以在jinja模板中使用的内容完全对应。
为此，您需要在函数头中定义**kwargs

通过向可调用对象提供上下文，您可以在函数中执行插值：

def your_callable(bucket, api, **kwargs):
  bucket = bucket.format(**kwargs)
  [...]

操作员的内部方法（执行/预执行/后执行，以及任何可以获取上下文的地方）：

BUCKET = "gcs://my-bucket-name/{{ ds }}/" # I'd like this to get templated

jinja_context = context['ti'].get_template_context()
rendered_content = self.render_template('', BUCKET, jinja_context)

请注意，今天，从1.10.4开始，PythonOperator的op_参数已经被模板化。“{ds}}”应该自动为您替换。