核心功能
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| Python 原生风格 | 使用原生 Python 编写工作流——无需 DSL、YAML 或特殊语法。全面支持类型提示、async/await 以及现代 Python 设计模式。使用您现有的 IDE、调试器和测试工具即可。 |
| 状态与恢复 | 强大的状态管理，可跟踪成功、失败和重试状态。从上一次成功点恢复中断的运行，并缓存高成本计算以避免不必要的重复工作。 |
| 灵活且可移植的执行 | 本地启动流程以便于开发，然后部署到任何地方——从单进程到容器、Kubernetes 或云服务——而不会绑定到任何供应商。基础设施由代码（不仅仅是配置）定义，使得扩展或更改环境变得简单。 |
| 事件驱动 | 通过调度、外部事件或 API 触发流程。可暂停流程以等待人工干预或批准。根据状态、条件或任何自定义逻辑将流程串联在一起。 |
| 动态运行时 | 根据实际数据或条件在运行时动态创建任务。在执行过程中轻松生成新任务和分支，实现真正的数据驱动工作流。 |
| 现代 UI | 通过直观的界面实现实时流程运行监控、日志记录和状态跟踪。自动查看依赖图和 DAG——只需运行您的流程并打开 UI 即可。 |
| CI/CD 优先 | 像普通 Python 代码一样测试和模拟流程，在开发过程中提供快速反馈。无缝集成到您现有的 CI/CD 流水中，实现自动化测试和部署。 |
快速入门
快速入门
快速创建您的第一个由 Prefect 跟踪的可部署工作流。
安装 Prefect
安装 Prefect 并连接到 Prefect Cloud 或自托管服务器。
连接 AI 助手
设置 Prefect MCP 服务器以进行只读诊断并获取内置文档访问权限。
升级到 Prefect 3
从 Prefect 2 升级到 Prefect 3 以获取最新功能和性能增强。
AI 助手与 MCP
使用 Prefect MCP 服务器将 Claude Code、Cursor、Codex CLI 和 Gemini CLI 等助手连接到您的 Prefect 环境。设置服务器
安装一次即可在检查部署、流程运行、任务运行和日志的同时，使用集成文档搜索功能。
查看安全模型
了解只读 MCP 行为、RBAC 范围，以及 MCP 客户端功能与服务器工具有何不同。
操作指南
构建工作流
学习如何使用任务和流程编写并自定义您的 Prefect 工作流。
部署工作流
将您的工作流作为 Prefect 部署进行发布和管理。
配置基础设施
将您的工作流部署到特定的基础设施平台。
设置自动化
使用事件、触发器和自动化来构建响应式工作流。
配置 Prefect
配置您的 Prefect 环境、密钥和变量。
使用 Prefect Cloud
设置并管理您的 Prefect Cloud 账户。
高级
交互式工作流
构建可暂停并接收输入的交互式工作流。
平台工程
将 Prefect 用作团队数据管道的平台。
扩展 Prefect
使用自定义模块和 API 集成扩展 Prefect。
示例
查看 示例库，了解 Prefect 的实际应用。Prefect 简史
2018-2021: 我们的故事始于 2018 年，当时我们引入了一个理念：工作流编排应该是 Pythonic 的。受到 Dask 等分布式工具的启发，并在创始人 Jeremiah Lowin（Apache Airflow 的 PMC 成员）的经验基础上，我们创建了一个基于简单 Python 装饰器的任务和流程系统。但让 Prefect 真正与众不同的是我们引入了任务映射（task mapping）——这一特性后来成为了我们动态执行能力的基石（并最终被其他编排 SDK 所效仿）。 2022: 当我们意识到现实世界的工作流并不总是能很好地拟合整齐的、预先规划的 DAG 结构时，Prefect 2.0 的发布便成了必然：例如，有时您需要根据运行时信息更新作业定义，比如跳过工作流的某个分支。因此，我们取消了“工作流必须显式编写为 DAG”的关键约束，全面拥抱原生 Python 控制流——if/else 条件语句、while 循环等让 Python 成为 Python 的一切特性。 2023-至今: 随着 2024 年 Prefect 3.0 的发布，我们通过开源事件和自动化后端全面拥抱了这些动态模式，允许用户原生表示事件驱动的工作流，并增强了执行过程的可观测性。Prefect 3.0 还带来了性能上的飞跃，将 Prefect 的运行时开销降低了高达 90%。加入我们的社区
加入 Prefect 拥有近 30,000 名工程师的活跃社区，与他人共同学习并分享您的知识！LLM 友好格式
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