Обновляет Dockerfile, добавляет скрипт инициализации Airflow, улучшает документацию в README.md, изменяет название DAG и добавляет описание задач, а также улучшает логи в классе UserActionTransfer.

dags/task_01/tasks.py

@@ -13,6 +13,9 @@ log = logging.getLogger(__name__)
 
 
 class UserActionTransfer:
+    """
+    Класс для работы с переносом пользовательских действий в Neo4j.
+    """
 
     def __init__(
         self,
@@ -22,7 +25,9 @@ class UserActionTransfer:
         self.log = logging.getLogger(__name__)
 
     def generate_sample_data(self):
-        """Генерация тестовых данных и сохранение в CSV файл"""
+        """
+        Генерирует тестовые данные действий пользователей и сохраняет их в CSV-файл.
+        """
         actions = self.get_fake_user_action_data()
         csv_file_path = self.get_csv_file_path()
         actions.to_csv(csv_file_path, index=False)
@@ -34,6 +39,9 @@ class UserActionTransfer:
         logging.info(f"Data preview: %s", actions.head())
 
     def load_data_to_neo4j(self) -> None:
+        """
+        Загружает данные из CSV-файла во временной директории в базу данных Neo4j.
+        """
         csv_file_path = Variable.get("user_action_data_path")
 
         if not csv_file_path or not os.path.exists(csv_file_path):
@@ -52,7 +60,9 @@ class UserActionTransfer:
         logging.info("Temporary CSV file cleaned up")
 
     def check_neo4j_connection(self):
-        """Проверка соединения с БД"""
+        """
+        Проверяет соединение с базой данных Neo4j.
+        """
         try:
             result = self.target_db.check_connection()
             log.info(f"Neo4j message: {result}")
@@ -64,13 +74,19 @@ class UserActionTransfer:
 
     @staticmethod
     def get_csv_file_path() -> str:
+        """
+        Возвращает путь к CSV-файлу во временной директории для пользовательских действий.
+        """
         temp_dir = tempfile.gettempdir()
         return os.path.join(temp_dir, "user_action_data.csv")
 
     @staticmethod
     def get_fake_user_action_data() -> pd.DataFrame:
+        """
+        Генерирует случайные тестовые данные действий пользователей.
+        """
         actions = ["login", "purchase", "view", "logout", "search"]
-        ids = list(range(1, 10001))
+        ids = list(range(1, 12491))
         action = []
         timestamp = []
         for _ in ids: