Dagster 原生的 load_assets_from_modules 不支持按 group_name 直接过滤资产，但可通过遍历资产元数据提取 group_names_by_key，再结合资产键路径筛选出目标分组的 AssetsDefinition 对象，从而构建仅包含特定组（如 “group1″）的轻量级资产列表用于定义作业。
dagster 原生的 `load_assets_from_modules` 不支持按 `group_name` 直接过滤资产，但可通过遍历资产元数据提取 `group_names_by_key`，再结合资产键路径筛选出目标分组的 `assetsdefinition` 对象，从而构建仅包含特定组（如 `”group1″`）的轻量级资产列表用于定义作业。
在 Dagster 中，group_name 是资产逻辑分组的关键标识，常用于组织仪表板、权限控制或作业隔离。但需注意：load_assets_from_modules 及其同类函数（如 load_assets_from_package_module）均不提供 group_name 过滤参数——它们的设计目标是“全量加载”，后续筛选需由开发者显式完成。
实现按 group_name 筛选的核心思路是：
- 先调用 load_assets_from_modules 获取全部 AssetsDefinition 对象；
- 遍历每个资产，通过 .get_attributes_dict().get(“group_names_by_key”) 访问其分组映射（该字典以 AssetKey 为键、str 分组名为值）；
- 提取匹配目标 group_name 的所有资产键（AssetKey.path[-1] 即资产名称）；
- 基于名称列表二次过滤原始资产列表，生成精简后的 AssetsDefinition 子集。
以下是可直接复用的完整示例代码：
from dagster import define_asset_job, load_assets_from_modules from ..assets import my_assets # 步骤1：全量加载所有资产 all_assets = load_assets_from_modules([my_assets]) # 步骤2–3：提取属于"group1"的所有资产名称 target_group = "group1" group1_asset_names = set() for asset_def in all_assets: # 获取分组映射：{AssetKey: "group_name"} group_map = asset_def.get_attributes_dict().get("group_names_by_key", {}) for asset_key, group_name in group_map.items(): if group_name == target_group: # 注意：asset_key.path 是 tuple，如 ("group1_data",)，取最后一段即资产名 group1_asset_names.add(asset_key.path[-1]) # 步骤4：按名称筛选 AssetsDefinition group1_assets = [ asset_def for asset_def in all_assets if any(asset_key.path[-1] in group1_asset_names for asset_key in asset_def.keys) ] # 步骤5：基于筛选结果定义专用作业 group1_job = define_asset_job( name="group1_job", selection=group1_assets, description="仅执行 group1 下的资产" )✅ 关键注意事项：
- asset_def.keys 是 frozenset[AssetKey]，一个 AssetsDefinition 可能包含多个资产键（例如使用 @multi_asset），因此需遍历 asset_def.keys 而非仅依赖 asset_def.key；
- group_names_by_key 是 Dagster 内部属性，虽稳定但属私有 API —— 实际项目中建议封装为工具函数，并添加类型注解与异常兜底；
- 若需频繁按组筛选，推荐改用 Definitions + AssetSelection 组合（Dagster 1.6+），例如：
from dagster import Definitions, AssetSelection defs = Definitions( assets=all_assets, jobs=[ define_asset_job("group1_job", selection=AssetSelection.groups("group1")) ] )
此方法兼顾兼容性与可控性，适用于 Dagster 1.3+ 版本，是实现多组资产隔离调度的可靠实践。