在Airflow中，您可以使用xcom_pull方法从具有未来开始日期的DAG中提取XCom。

以下是一个示例代码，展示了如何使用xcom_pull方法从具有未来开始日期的DAG中提取XCom：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

def push_xcom_value(**kwargs):
    value = "Hello, Airflow!"
    kwargs['ti'].xcom_push(key='my_key', value=value)

def pull_xcom_value(**kwargs):
    value = kwargs['ti'].xcom_pull(key='my_key')
    print(value)

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
}

dag = DAG('xcom_example', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))

push_task = PythonOperator(
    task_id='push_xcom',
    python_callable=push_xcom_value,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

pull_task = PythonOperator(
    task_id='pull_xcom',
    python_callable=pull_xcom_value,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

pull_task.set_upstream(push_task)

在这个例子中，我们定义了两个任务，push_xcom和pull_xcom。push_xcom任务将一个值推送到XCom中，而pull_xcom任务从XCom中提取该值并打印出来。

请注意，我们在DAG的默认参数中设置了一个未来日期的开始日期（2022年1月1日），以便演示如何从具有未来开始日期的DAG中提取XCom。

您可以将此代码保存为一个Python文件，并将其放置在Airflow的DAG目录中。然后，您可以使用Airflow的命令行界面或Web界面来运行和监视此DAG。在DAG运行后，您将在日志中看到打印出的XCom值。