Laut Ihrer Rückverfolgung bricht Ihr Code bei dieser Punkt . Wie Sie sehen können, verarbeitet es den Code:
json.dump(row_dict, tmp_file_handle)
tmp_file_handle ist eine NamedTemporaryFile initialisiert
mit Standardeingabeargumenten, das heißt, es simuliert eine mit w+b geöffnete Datei Modus (und akzeptiert daher nur byteartige Daten als Eingabe).
Das Problem ist, dass in Python 2 alle Strings Bytes sind, während in Python 3 Strings Texte sind (standardmäßig als utf-8 codiert ).
Wenn Sie Python 2 öffnen und diesen Code ausführen:
In [1]: from tempfile import NamedTemporaryFile
In [2]: tmp_f = NamedTemporaryFile(delete=True)
In [3]: import json
In [4]: json.dump({'1': 1}, tmp_f)
Es funktioniert gut.
Aber wenn Sie Python 3 öffnen und denselben Code ausführen:
In [54]: from tempfile import NamedTemporaryFile
In [55]: tmp_f = NamedTemporaryFile(delete=True)
In [56]: import json
In [57]: json.dump({'1': 1}, tmp_f)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-57-81743b9013c4> in <module>()
----> 1 json.dump({'1': 1}, tmp_f)
/usr/local/lib/python3.6/json/__init__.py in dump(obj, fp, skipkeys, ensure_ascii, check_circular, allow_nan, cls, indent, separators, default, sort_keys, **kw)
178 # a debuggability cost
179 for chunk in iterable:
--> 180 fp.write(chunk)
181
182
/usr/local/lib/python3.6/tempfile.py in func_wrapper(*args, **kwargs)
481 @_functools.wraps(func)
482 def func_wrapper(*args, **kwargs):
--> 483 return func(*args, **kwargs)
484 # Avoid closing the file as long as the wrapper is alive,
485 # see issue #18879.
TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'
Wir erhalten denselben Fehler wie bei Ihnen.
Das bedeutet, dass Airflow für Python 3 immer noch nicht vollständig unterstützt wird (wie Sie in der Testabdeckung
, das Modul airflow/contrib/operators/mysql_to_gcs.py ist noch nicht getestet, weder in Python 2 noch 3). Eine Möglichkeit, dies zu bestätigen, wäre, Ihren Code mit Python 2 auszuführen und zu sehen, ob es funktioniert.
Ich würde empfehlen, ein Issue auf ihrem JIRA zu erstellen Bitte um Portabilität für beide Python-Versionen.
