要解决Airflow不执行任务的问题，您可以尝试以下方法：

1. 检查DAG是否已正确加载：确保您的DAG文件已正确放置在Airflow的DAG目录中，并且文件名符合Airflow的命名约定（以.py结尾）。您可以使用以下命令来验证DAG是否正确加载：

airflow list_dags

2. 检查任务是否正常调度：检查您的任务是否已正确设置调度时间，并且当前时间是否在调度时间范围内。您可以使用以下命令来验证任务是否已安排调度：

airflow list_tasks 

3. 检查任务是否处于可执行状态：确保您的任务定义了一个可执行的操作。您可以在任务定义中添加一个Python函数，或者使用Airflow提供的可用操作符。例如，以下是一个定义了Python函数的任务示例：

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

def my_task():
    # 执行任务的代码

dag = DAG('my_dag', start_date=datetime.now())

task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_task,
    dag=dag
)

4. 检查任务依赖关系：如果您的任务有依赖关系，确保这些依赖关系已正确设置。您可以使用set_upstream或set_downstream方法来设置任务之间的依赖关系。例如，以下代码展示了两个任务之间的依赖关系：

task1 = PythonOperator(
    task_id='task1',
    python_callable=my_task1,
    dag=dag
)

task2 = PythonOperator(
    task_id='task2',
    python_callable=my_task2,
    dag=dag
)

task1.set_downstream(task2)

5. 检查Airflow的调度器和执行器是否正常运行：确保Airflow的调度器和执行器已正确配置和启动。您可以使用以下命令来检查Airflow的组件状态：

airflow webserver -l
airflow scheduler -l

如果您仍然无法解决问题，可以尝试查看Airflow的日志文件以获取更多信息，并查阅Airflow的文档和社区支持资源。