Airflow是一个用于编排和调度任务的开源平台。下面是一个示例，展示如何使用Airflow调度月度作业的代码：

首先，确保你已经安装了Airflow，并启动了Airflow的Web服务器和调度器。

1. 创建一个DAG（有向无环图）文件，用于定义和调度你的月度作业。在Airflow中，DAG是一个Python文件，它定义了任务的依赖关系和调度规则。

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

# 定义一个Python函数，用于执行月度作业的逻辑
def monthly_job():
    # 在这里编写你的月度作业的代码逻辑
    print("Running monthly job...")

# 定义DAG
dag = DAG("monthly_job_dag", 
          description="Monthly Job DAG",
          schedule_interval="0 0 1 * *",  # 在每个月的第一天运行作业
          start_date=datetime(2022, 1, 1),  # 开始日期
          catchup=False)

# 定义任务
start_task = DummyOperator(task_id="start_task", dag=dag)
monthly_job_task = PythonOperator(task_id="monthly_job_task", 
                                  python_callable=monthly_job, 
                                  dag=dag)
end_task = DummyOperator(task_id="end_task", dag=dag)

# 设置任务的依赖关系
start_task >> monthly_job_task >> end_task

2. 将以上代码保存为一个Python文件（例如monthly_job_dag.py），然后将该文件放在Airflow的DAG目录中（默认情况下是~/airflow/dags/）。

3. 使用以下命令启动调度器：

airflow scheduler

4. 使用以下命令启动Web服务器：

airflow webserver

5. 现在，你可以在Airflow的Web界面中看到你的DAG（http://localhost:8080 by default）。

6. 在Web界面中，找到你的DAG并手动启动它。你的月度作业将在每个月的第一天运行。

这只是一个简单的示例，你可以根据你的具体需求进行更复杂的调度配置和作业逻辑。