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 (type hints)、async/await 以及现代 Python 模式。使用您现有的 IDE、调试器和测试工具。 |
| 状态与恢复 | 强大的状态管理功能，可跟踪成功、失败和重试状态。从上次成功点恢复中断的运行，并缓存昂贵的计算以避免不必要的重复工作。 |
| 灵活且可移植的执行 | 在本地启动流程以便于开发，然后将其部署到任何地方——从单一进程到容器、Kubernetes 或云服务——无需绑定厂商。基础设施由代码（而非仅仅是配置）定义，使得扩展或更改环境变得简单。 |
| 事件驱动 | 根据调度、外部事件或通过 API 触发流程。可暂停流程以等待人工干预或审批。根据状态、条件或任何自定义逻辑将流程链式连接起来。 |
| 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 | 通过直观的界面进行实时流程运行监控、日志记录和状态跟踪。自动查看依赖关系图和 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，在开发过程中为您提供快速反馈。无缝集成到您现有的 CI/CD 流水线中，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可部署并由 Prefect 跟踪的工作流。
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和内置文档访问。
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
安装一次即可检查部署、流程运行、任务运行和日志，同时使用集成的文档搜索功能。
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
了解如何使用任务（tasks）和流程（flows）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 部署进行管理和部署。
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（secrets）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
构建可以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
使用自定义块（blocks）和 API 集成来扩展 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，当时我们提出了工作流编排应该“Python 化”的理念。受 Dask 等分布式工具的启发，并基于我们的创始人 Jeremiah Lowin（Apache Airflow 的 PMC 成员）的经验，我们创建了一个基于简单 Python 装饰器来定义任务和流程的系统。但让 Prefect 真正与众不同的是我们引入了任务映射（task mapping）——这一功能后来成为了我们动态执行能力（并最终被其他编排 SDK 模仿）的基础。 2022： 当我们认识到现实世界的工作流并不总是能放入整洁、预先规划的 DAG 结构时，Prefect 2.0 的发布就成了必然：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写为 DAG 的关键限制，完全拥抱了原生 Python 控制流——if/else 条件判断、while 循环，即所有让 Python 成为 Python 的特性。 2023 至今： 随着 2024 年 Prefect 3.0 的发布，我们通过开源我们的事件和自动化后端，全面拥抱了这些动态模式，使用户能够原生表达事件驱动的工作流，并获得对执行过程的额外可观测性。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，与他人一起学习并分享您的知识！大语言模型友好格式
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