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¡Saludos, entusiastas de PythonDataFlow! En este quinto episodio de nuestra serie sobre Airflow, exploraremos un aspecto clave para optimizar y modularizar tus flujos de trabajo: el uso avanzado de variables de entorno en Airflow. Las variables de entorno proporcionan una forma flexible y segura de configurar y personalizar tus flujos de trabajo en Airflow. En este tutorial, aprenderás cómo definir, utilizar y gestionar variables de entorno en tus DAGs (Gráficos Acíclicos Dirigidos) para adaptar tus flujos de trabajo a diferentes entornos y escenarios de uso. ¡No te pierdas esta oportunidad de llevar tus habilidades de automatización al siguiente nivel con el uso de variables de entorno en Airflow! Asegúrate de suscribirte al canal para seguir explorando las maravillas de Airflow en PythonDataFlow. ¿Te gustaría que este contenido siga siendo gratuito?, puedes apoyar al canal de las siguientes maneras: ➞ Donaciones:https://www.paypal.com/paypalme/Kazuo... ➞ Desactivando Adblock y Adblock Plus en YouTube. ➞ Compartiendo los vídeos del canal en foros y redes sociales. Cualquier opción es de gran ayuda. ¡Muchas gracias!