动态任务组与动态DAG比较

动态任务组是在运行时确定任务依赖关系的机制，而动态DAG是在构建DAG图时确定任务依赖关系的机制。

动态任务组的实现可以使用Python的concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor来生成多个任务，并且这些任务不需要提前定义。这个模块会自动检测任务依赖关系，然后进行调度。

代码示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait
import time

def task1():
    print("Task 1 executed")
    time.sleep(2) # 模拟一些耗时操作
    print("Task 1 completed")

def task2():
    print("Task 2 executed")
    time.sleep(1) # 模拟一些耗时操作
    print("Task 2 completed")

def task3():
    print("Task 3 executed")
    time.sleep(3) # 模拟一些耗时操作
    print("Task 3 completed")

def main():
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: # 最大并发数3，即线程池大小为3
        # 动态创建任务组
        tasks = [executor.submit(task1), executor.submit(task2), executor.submit(task3)]
        # 等待所有任务执行完成
        wait(tasks)

if __name__ == '__main__':
    main()

动态DAG的实现可以使用Python的Airflow或Luigi等工具，这些工具提供了DAG的定义和操作，支持动态生成任务依赖关系。

代码示例（使用Luigi）：

import luigi

class Task1(luigi.Task):
    def run(self):
        print("Task 1 executed")

class Task2(luigi.Task):
    def run(self):
        print("Task 2 executed")

class Task3(luigi.Task):
    def run(self):
        print("Task 3 executed")

class DynamicDag(luigi.WrapperTask):
    def requires(self):
        return [Task1(), Task2(), Task3()]

if __name__ == '__main__':
    luigi.run()

这个示例定义了三个任务Task1，Task2和Task3，将它们放在DynamicDag的requires方法中，使它们形成依赖关系，形成一个动态DAG。