在 airflow 中实现带参数（如 `hour`、`minute`）的自定义 timetable 时，若未正确实现 `serialize()` 和 `deserialize()` 方法，dag 加载会因反序列化失败而抛出 `typeerror: __init__() missing required positional arguments`。核心在于：airflow 序列化机制默认调用无参 `__init__()`，必须显式支持参数持久化。

Airflow 的 DAG 序列化（用于 Web UI 展示、调度器恢复等）要求自定义 Timetable 类必须可被完整重建。当你在 DAG(schedule=EveryFiscalPeriod(hour=15, minute=30)) 中传入参数时，Airflow 首先调用 serialize() 将实例状态转为字典；但在反序列化（如 Web UI 加载 DAG 网格页）时，它会通过 timetable_class.deserialize(data) 调用类方法重建对象——此时默认的 deserialize() 仅执行 cls()（无参构造），导致 hour 和 minute 缺失，从而触发报错。

✅ 正确做法：必须重写 serialize() 和 deserialize() 方法，确保参数能往返持久化。

以下是修复后的完整 EveryFiscalPeriod 实现（兼容 Airflow ≥ 2.6）：

from airflow import __version__
from airflow.timetables.base import Timetable
from airflow.timetables.interval import CronDataIntervalTimetable
from airflow.utils.dates import datetime as DateTime
from airflow.utils.timezone import utc as UTC
from datetime import timedelta, time as Time
from typing import Optional, Dict, Any

class EveryFiscalPeriod(Timetable):
    def __init__(self, hour: int, minute: int) -> None:
        self._hour = hour
        self._minute = minute

    def next_dagrun_info(
        self,
        *,
        last_automated_data_interval: Optional[DataInterval],
        restriction: TimeRestriction,
    ) -> Optional[DagRunInfo]:
        delta = timedelta(days=28)
        if last_automated_data_interval is not None:
            next_start = last_automated_data_interval.end
            next_end = last_automated_data_interval.end + delta
        else:
            restriction_earliest = restriction.earliest
            if restriction_earliest is None:
                return None
            next_start = restriction_earliest - delta
            next_end = restriction_earliest

        # ✅ 修复：使用 self._hour / self._minute（原代码中误写为 self.hour/self.minute）
        run_after = DateTime.combine(
            next_end.date(),
            Time(self._hour, self._minute)
        ).replace(tzinfo=UTC)

        return DagRunInfo(
            data_interval=DataInterval(start=next_start, end=next_end),
            run_after=run_after,
        )

    # ✅ 必须实现：将初始化参数序列化为 JSON-serializable 字典
    def serialize(self) -> Dict[str, Any]:
        return {
            "hour": self._hour,
            "minute": self._minute,
        }

    # ✅ 必须实现：从字典反序列化并重建实例
    @classmethod
    def deserialize(cls, data: Dict[str, Any]) -> "EveryFiscalPeriod":
        return cls(
            hour=data["hour"],
            minute=data["minute"],
        )

⚠️ 关键注意事项：

• 属性名一致性：确保 serialize() 返回的 key（如 "hour"）与 deserialize() 中读取的 key 完全一致，且与 __init__ 参数名逻辑对应；
• 类型安全：serialize() 返回值必须是 JSON 可序列化的（int/str/bool/None/list/dict），不可含 datetime、timedelta 等；
• 避免硬编码：不要在 deserialize() 中写死参数值，必须从 data 动态提取；
• 字段校验（推荐）：生产环境建议添加 if "hour" not in data or "minute" not in data: 抛出 ValueError，提升调试友好性；
• 继承兼容性：若后续需扩展（如增加 timezone 参数），只需同步更新 serialize/deserialize 即可。

完成上述修改后，重启 Airflow Webserver 和 Scheduler，DAG 即可正常加载、调度与展示。该模式是 Airflow 官方推荐的参数化 Timetable 标准实践，适用于任意自定义调度逻辑（如财年周期、工作日偏移、多时区触发等）。