初動作

.gitignore

@@ -1,6 +1,4 @@
 # ---> Python
-logs/
-
 # Byte-compiled / optimized / DLL files
 __pycache__/
 *.py[cod]

README.md

@@ -23,7 +23,6 @@ Apach airflow
 * **前提・制限**
   *Airflowは「DAGどこまで実行した？」などの状態をデータベースで管理する仕組み です。そのため DBなしでは動きません。
 
-
 ## Develop
 
 ### Dockerで構築する
@@ -42,3 +41,22 @@ systemd とか unix系コマンド前提の部分がけっこうあります。W
 ```sh
 curl -LfO 'https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/docker-compose.yaml'
 ```
+
+### 仮想環境
+
+```sh
+python -m venv venv
+# Linux
+source venv/bin/activate
+# # Windows
+# venv\Scripts\activate
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+
+## How To Use
+
+チュートリアル
+https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/tutorial/fundamentals.html
+
+Airflowは、`dags/`フォルダ内に.pyファイルを置けば自動で読み込みます。

dags/hello_world_dag.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+from datetime import datetime
+from airflow import DAG
+from airflow.providers.standard.operators.python import PythonOperator
+
+
+def say_hello():
+    print("Hello, Airflow! 初めてDAGを動かします。")
+
+
+with DAG(
+    dag_id="hello_world",
+    start_date=datetime(2024, 1, 1),
+    schedule=None,  # 手動実行
+    catchup=False,
+) as dag:
+
+    hello_task = PythonOperator(
+        task_id="hello_task",
+        python_callable=say_hello,
+    )

examples/dags/hello_world_dag.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+from datetime import datetime
+from airflow import DAG
+from airflow.providers.standard.operators.python import PythonOperator
+
+
+def say_hello():
+    print("Hello, Airflow! 初めてDAGを動かします。")
+
+
+with DAG(
+    dag_id="hello_world",
+    start_date=datetime(2024, 1, 1),
+    schedule=None,  # 手動実行
+    catchup=False,
+) as dag:
+
+    hello_task = PythonOperator(
+        task_id="hello_task",
+        python_callable=say_hello,
+    )

logs/dag_processor/latest

@@ -0,0 +1 @@
+2025-11-13

requirements.txt

@@ -1,6 +1,7 @@
-requests
-python-dotenv
 apache-airflow==3.1.2
-pandas==2.3.2
+
-duckdb==1.3.2
+# requests
-google-cloud-storage
+# python-dotenv
+# pandas==2.3.2
+# duckdb==1.3.2
+# google-cloud-storage