Airflow是一个用于编写、调度和监视工作流程的开源平台。它允许用户以有向无环图(DAG)的形式定义工作流程，并在预定的时间点执行任务。

在Airflow中，可以使用运行日期参数来动态地设置任务的运行日期。运行日期参数是Airflow将传递给任务的特殊参数之一。

下面是一个示例代码，演示如何在Airflow中使用运行日期参数：

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

def print_run_date(**context):
    run_date = context['execution_date']
    print("Current run date is: {}".format(run_date))

dag = DAG(
    dag_id='airflow_scheduler_run_date_example',
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    schedule_interval='@daily'
)

print_run_date_task = PythonOperator(
    task_id='print_run_date_task',
    python_callable=print_run_date,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

print_run_date_task

在上面的示例中，我们定义了一个名为print_run_date的Python函数，它接受context参数。context参数包含Airflow运行时的上下文信息，包括execution_date，即当前任务的运行日期。

然后，我们创建了一个DAG对象，并将其命名为airflow_scheduler_run_date_example。我们使用@daily作为调度间隔，指示任务每天运行一次。

接下来，我们创建了一个PythonOperator任务，将print_run_date函数作为其python_callable参数传递。我们还将provide_context参数设置为True，以便将运行时上下文传递给print_run_date函数。

最后，我们将print_run_date_task添加到DAG中。

当Airflow调度程序运行该DAG时，print_run_date_task将被执行，并将当前运行日期打印到控制台。

这是一个简单的示例，演示了如何在Airflow中使用运行日期参数。根据实际需求，您可以根据需要扩展和自定义任务。