要在Airflow中从Python函数传递参数给MySQL Operator，可以使用Airflow的XCom功能。以下是一个解决方法的示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.mysql_operator import MySqlOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}

def my_python_function(**kwargs):
    # 从kwargs中获取参数
    my_parameter = kwargs['params']['my_parameter']
    
    # 执行你的Python代码
    print(f"My parameter is: {my_parameter}")

with DAG('my_dag', schedule_interval='@once', default_args=default_args) as dag:
    # 定义Python Operator
    python_task = PythonOperator(
        task_id='my_python_task',
        python_callable=my_python_function,
        provide_context=True,
        op_kwargs={'my_parameter': 'hello'}
    )
    
    # 定义MySQL Operator，并将参数从Python函数传递给SQL模板
    mysql_task = MySqlOperator(
        task_id='my_mysql_task',
        sql='SELECT * FROM my_table WHERE my_column = {{ params.my_parameter }}',
        dag=dag
    )
    
    # 设置任务之间的依赖关系
    python_task >> mysql_task

在上面的示例代码中，首先定义了一个Python函数my_python_function，它接受一个参数my_parameter。然后，在DAG中定义了一个Python Operator python_task，通过op_kwargs参数将参数传递给函数。接下来，定义了一个MySQL Operator mysql_task，其中的SQL模板中使用了{{ params.my_parameter }}来引用传递的参数。

最后，通过将python_task设置为mysql_task的依赖任务，确保在执行MySQL任务之前先执行Python任务。

这样，当DAG运行时，Python函数将接收到传递的参数，并可以在函数中使用。