在Airflow DAG文件中为需要使用池的任务设置优先级，并将池设置为fair。示例代码如下：

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

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

dag = DAG('my_dag', default_args=default_args)

def task_1():
    # do something

def task_2():
    # do something

def task_3():
    # do something

t1 = PythonOperator(
    task_id='task_1',
    python_callable=task_1,
    dag=dag,
    pool='my_pool',
    priority_weight=1
)

t2 = PythonOperator(
    task_id='task_2',
    python_callable=task_2,
    dag=dag,
    pool='my_pool',
    priority_weight=2
)

t3 = PythonOperator(
    task_id='task_3',
    python_callable=task_3,
    dag=dag,
    pool='my_pool',
    priority_weight=3
)

t1.set_downstream(t2)
t2.set_downstream(t3)

在这个例子中，任务t1、t2和t3都使用池my_pool，并为它们设置了不同的优先级。设置了池的fair参数后，优先级低的任务不会优先触发。