我相信多數人應該是先使用了 TFS多年後，才轉換到 Git，我則是相反，從均一教育平台來到趨勢，從使用 GitLab，單一主環境和 GCP，到 TFS，分層及開發環境和地端資料中心，我嘗試寫一篇文章分析兩者的使用心得。
Airflow 雖然是以 Python撰寫，在傳遞參數上卻不像 Python的 function那麼簡單，甚至全域變數和區域變數的使用也十分詭異，因此以下做一些我的統整，同時感謝網路上許多先進。
懶人包
同一個 DAG內傳遞變數：Xcom
跨 DAG傳遞變數：Variable
題目連結: https://leetcode.com/problems/climbing-stairs/
如果你看了上一篇（Airflow: 使用 Xcom / Variable傳遞參數）發現那不是你要的，你要的是像 python的…
除了既有的 DAG，當我們需要新增 DAG時，常常遇到的問題是，branch 切過去了，在 terminal也看得到新增的檔案，但在 Web UI就是找不到(幹)
前情提要
Airflow寄信附檔：儲存 Bigquery執行結果為 csv檔
不囉嗦，直接上 Code
# 定義 email相關的設內容# 附件是我們在前情提要中已經下載而來的檔案
...receiver = { "宜蘭縣":YILAN_RECEIVER, "高雄市":KAOSHUNG_RECEIVER…
Airflow在其官網中就表明他是一個純粹的 Python架構，因此對 Python的支援很廣泛，作為多數資料工程人員熟悉的語言，如果能用 Python操作一定是相對容易的。
有了之前講過的 With，易讀性提昇了，但每次要使用就要寫一次嘛？這樣 Code散落各地會很不好管理。
使用 Procedure的優點
如果要在操作 CICD 對Gitlab做，明碼寫出帳號密碼會被笑（無誤），畢竟這樣會有資安的風險。
參考資料來源：https://medium.com/%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E4%B9%BE%E8%B2%A8/python-round-%E5%9B%9B%E6%8D%A8%E4%BA%94%E5%85%A5-%E7%9A%84%E5%B0%8F%E5%9D%91-7ef8accad931
簡單來說，因為電腦是2進位，1.5其實是1.499…
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