实现了批量生成的任务，当导入时发现只能逐个导入，因此通过接口实现会更方便。

DolphinScheduler接口文档

DolphinScheduler是有接口文档的，地址是

http://IP:12345/dolphinscheduler/swagger-ui/index.html?language=zh_CN&lang=cn

不过这文档写的比较简略，自己需要研究研究。

token：所有的接口都需要用到token

在安全中心-令牌管理 创建一个token 。记住这个token，后面所有的接口都需要用到 。

header：根据上面的token组成请求要用的header

token = '' headers = {     'Accept': 'application/json',     'token': token }

项目ID project_id 可以在查看项目工作流时，在url中找到。

DolphinScheduler导入任务接口

导入任务的接口是

import_url = 'http://IP:12345/dolphinscheduler/projects/{project_id}/process-definition/import'

知道接口 就可以导入了。

def import_job(file_path): # 打开文件并读取为二进制数据     with open(file_path, 'rb') as file:         files = {'file': file}         # 导入工作流         response = requests.post(import_url, headers=headers, files=files)         print(response.status_code)         if response.status_code != 200:             print('上传失败  '+file_path)

需要注意的是，导入任务时 只支持二进制。

file_path 是工作流文件，具体实现 可以工作流中导出一个作为参考。
重复使用上述方法，就可以实现批量导入任务。

工作流上线

使用上述方法批量完成任务上传后，依旧有问题，逐个上线工作量也是个不小的工作量，因此继续使用接口。

经过研究发现，上线工作流需要先获取工作流的调度ID 。

获取工作流列表 - > 获取工作流code -> 获取所有工作流的调度ID -> 工作流上线

• 获取工作流列表
  这是接口地址

jobs_url = 'http://IP:12345/dolphinscheduler/projects/{project_id}/process-definition'

不过这个要分页查询，稍微有一点点麻烦

def get_jobs_list():     # 分页查询     # 初始化分页参数     pageNo = 1     pageSize = 10     url = f'{jobs_url}?pageSize=10&pageNo=1&searchVal='     # 构建完整的URL     # 存储所有结果     all_items = list()     while True:         # 构建完整的URL         url = f'{jobs_url}?pageSize={pageSize}&pageNo={pageNo}&searchVal='         # 发送GET请求         response = requests.get(url, headers=headers)         # 检查响应状态码         if response.status_code == 200:             # 请求成功，处理响应数据             items = response.content.decode()             total = json.loads(items)["data"]["total"]             item = json.loads(items)["data"]["totalList"]             # 将当前页的数据添加到结果列表中             for i in item:                 all_items.append(i)             # 如果当前页没有数据，退出循环             if pageNo * pageSize > total:                 break             if not items:                 break             # 增加页码             pageNo += 1         else:             # 请求失败，打印错误信息             print('请求失败:', response.status_code, response.text)             break     return all_items

all_items 是所有工作流的具体内容，需要提取一下

 all_jobs = get_jobs_list()         job_codes = [job['code'] for job in all_jobs]

这样就是所有的工作流code。

• 获取调度ID
  下面是调度ID的接口，因为不想分页，直接一页1000个。

schedules_url = 'http://36.133.140.132:12345/dolphinscheduler/projects/{project_id}/schedules?pageSize=1000&pageNo=1&processDefinitionCode='

使用这个接口就能拿到所有的调度ID

def schedule_id(job_code):     url = schedules_url+str(job_code)     response = requests.get(url, headers=headers)     if response.status_code == 200:         data = response.content.decode()         js = json.loads(data)         if len(js['data']['totalList'])>0 and js['data']['totalList'][0]['releaseState']=='OFFLINE':             return js['data']['totalList'][0]['id']     else:return ''

这里过滤了已经上线的调度ID 。

• 上线
  万事俱备 终于可以上线了

online_url = 'http://36.133.140.132:12345/dolphinscheduler/projects/{project_id}/schedules/{scheduler_id}/online'

具体实现：

def online_job(scheduler_id):     url = online_url.format(scheduler_id=scheduler_id)     response = requests.post(url, headers=headers)     if response.status_code == 200:         print('success')     else:         print('online job failed')

到此 就可以实现导入-批量全自动了。

打完收工，祝你不加班。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45399602/article/details/143226396