为什么获取Airflow context的代码在DAG导入阶段就被执行？

你对Python模块导入执行逻辑的认知完全正确，该报错确实是你使用的Airflow 2.1.2版本的特殊处理导致的，和代码本身的基础语法逻辑无关。

核心原因 #

Airflow 2.1.x版本的Taskflow API有一个解析阶段的特殊行为：@task装饰器会在DAG导入（解析）阶段自动推断multiple_outputs属性，用来判断任务的返回值是否需要拆分为多个XCom输出。
这个推断过程会对任务函数的返回类型、内部逻辑做深度静态分析，部分场景下会触发函数内部调用的依赖逻辑执行。你的全局get_params函数内部调用了get_current_context()，这个工具函数只要被执行，就会立刻尝试获取当前运行时上下文，而DAG解析阶段根本不存在运行时上下文，所以直接抛出了你遇到的异常。

验证方法 #

你可以尝试以下任意一种操作，就能临时规避这个报错，验证上述原因：

• 给get_data任务的@task装饰器显式加上multiple_outputs=False参数，关闭自动推断
• 删掉get_params函数的返回类型注解-> Dict[str, Any]

这个问题在Airflow 2.2.0及之后的版本已经被修复，升级Airflow版本后也不会再出现这类异常。

推荐的正确实现 #

你完全不用把获取参数的逻辑重复写到每个任务里，更符合Taskflow设计的写法是保留你最开始的单独get_params任务：

1. 这个任务只执行一次，把参数写入XCom
2. 后续所有需要用参数的任务直接把params变量作为入参数传入即可，Taskflow会自动处理XCom的读取
   这样既避免了重复代码，也不会触发解析阶段的异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anna_hope