要解决Airflow不运行DAGs的问题，可以尝试以下方法：

1. 确保DAG已经正确地导入到Airflow中，并且DAG文件位于正确的位置。可以使用以下代码示例检查DAG是否正确导入：

# 导入Airflow DAG模块
from airflow import DAG

# 定义DAG
dag = DAG(
    dag_id='my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *'
)

# 输出DAG信息
print(dag)

2. 检查Airflow调度器是否在运行。可以使用以下命令检查调度器状态：

airflow scheduler

如果调度器没有在运行，可以使用以下命令启动调度器：

airflow scheduler -D

3. 检查DAG是否处于“active”状态。可以使用以下代码示例检查DAG的状态：

from airflow.models import DagModel

dag_status = DagModel.get_dagmodel('my_dag').is_active
print(dag_status)

如果DAG的状态为False，可以使用以下代码示例将其设置为active：

from airflow.models import DagModel

dag = DagModel.get_dagmodel('my_dag')
dag.set_is_paused(False)

4. 检查任务的依赖关系是否设置正确。确保所有任务的依赖关系正确定义，并且没有循环依赖。可以使用以下代码示例检查任务的依赖关系：

from airflow.models import DAG, TaskInstance

dag = DAG(dag_id='my_dag')

# 定义任务
task1 = TaskInstance(task_id='task1', dag=dag)
task2 = TaskInstance(task_id='task2', dag=dag)

# 设置任务之间的依赖关系
task2.set_upstream(task1)

5. 检查DAG和任务的调度时间是否正确设置。确保DAG和任务的调度时间设置正确，以便Airflow能够按计划执行它们。可以使用以下代码示例检查DAG和任务的调度时间：

from airflow.models import DAG, TaskInstance
from airflow.utils.timezone import datetime

dag = DAG(dag_id='my_dag', start_date=datetime(2022, 1, 1), schedule_interval='0 0 * * *')

task = TaskInstance(task_id='my_task', dag=dag, start_date=datetime(2022, 1, 1), schedule_interval='0 0 * * *')

6. 检查Airflow日志以查找任何错误或警告信息。可以使用以下命令查看Airflow日志：

airflow logs --dag_id my_dag --task_id my_task

在日志中查找是否有任何错误或警告信息，并根据需要采取相应的措施。

如果上述方法都没有解决问题，可能需要进一步检查Airflow的配置和环境设置，确保它们正确配置和运行。