1. 在Airflow的配置文件中设置Celeryexecutor工作器的一些参数（例如，broker、backend等）与现有的celery工作器相同。
2. 需要安装celery库并在Airflow中导入。
3. 可以通过在DAG中指定celery_config_section参数来使用现有的celery工作器。示例代码如下:

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

# 导入celery库
from airflow.executors.celery_executor import CeleryExecutor

# 设置Celeryexecutor工作器的一些参数
celery_config = {
    'broker_url': 'redis://localhost:6379/0',
    'result_backend': 'redis://localhost:6379/0'
}

# 生成DAG对象，其中指定了Celeryexecutor工作器相关参数
dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args={
        'owner': 'airflow',
        'start_date': datetime(2021, 1, 1)
    },
    schedule_interval=None,
    catchup=False,
    executor=CeleryExecutor(celery_config=celery_config),
    dagrun_timeout=600,
    max_active_runs=1
)

# 定义相关任务，其中会调用celery工作器
task_1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command='sleep 5',
    dag=dag
)

task_2 = PythonOperator(
    task_id='task_2',
    python_callable=my_python_function,
    dag=dag
)

task_1 >> task_2