Airflow动态DAG的处理时间会同时影响调度器和执行器/工作节点。

当一个DAG的调度器触发时，Airflow会计算DAG的依赖关系并生成任务实例。这个过程是在调度器节点上执行的，因此调度器的处理时间会直接影响到DAG的启动时间。

一旦任务实例生成，调度器会将它们发送给执行器/工作节点进行执行。执行器会根据任务实例的配置和优先级将任务分配给可用的工作节点。如果调度器的处理时间过长，会导致任务实例在执行器上等待的时间增加，从而延迟任务的执行。

下面是一个示例代码，展示了如何测试Airflow动态DAG的处理时间对调度器和执行器的影响：

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

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG('dynamic_dag_example', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))

def create_dynamic_task(task_id):
    return DummyOperator(task_id=task_id, dag=dag)

with dag:
    # 创建动态任务
    task1 = create_dynamic_task('task1')
    task2 = create_dynamic_task('task2')
    task3 = create_dynamic_task('task3')

    # 定义任务之间的依赖关系
    task1 >> task2 >> task3

在上面的示例中，create_dynamic_task函数用于创建动态任务。你可以在函数中添加任何自定义逻辑，例如根据外部条件来决定是否创建任务。

通过测试不同的调度器处理时间，你可以观察到任务实例在执行器上等待的时间是否会相应地增加。这可以帮助你确定Airflow动态DAG的处理时间是否会同时影响调度器和执行器/工作节点。