Airflow 是一个流行的开源工具，用于构建、调度和监视数据管道。一个处理任务（节点）集合的 DAG（有向无环图）被定义为一组任务之间的有向边。当我们构建 DAG 时，我们需要指定每个任务的依赖关系。

例如，假设我们有一个 DAG，它从 API 中抓取一些数据，然后将它们写入数据库中。我们需要确保步骤顺序是：

1. 启动 DAG
2. 抓取数据
3. 将数据写入数据库
4. 关闭 DAG

为了实现这种步骤顺序，我们需要指定每个任务之间的依赖关系。在 Airflow 中，我们使用“切片”来表示 DAG 中的每个任务，然后使用“依赖关系”来表示任务之间的关系。

当所有依赖关系都被定义后，Airflow 将使用拓扑排序算法来确定 DAG 中的正确任务序列。

下面是一个修改任务的依赖关系的示例：

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

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 10, 29),
    'email': ['airflow@example.com'],
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='A simple tutorial DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

def fetch_data():
    print("Fetching data from API...")
    
def write_to_db():
    print("Writing data to database...")

fetch_task = PythonOperator(
    task_id='fetch_task',
    python_callable=fetch_data,
    dag=dag,
)

write_task = PythonOperator(
    task_id='write_task',
    python_callable