“Airflow imports into tasks”指的是在Airflow的任务中引入其他模块或库。在Airflow中，任务的定义应该在函数内部进行，这样可以保证每个任务都在自己的沙箱中运行，防止变量和函数名冲突。因此，在任务内部引入其他模块或库需要采用一些特殊的方法。

以下是两种在Airflow任务中引入其他模块或库的方法：

1. 使用PythonOperator

可以在PythonOperator中定义一个函数，函数中引入所需的模块或库，然后将这个函数作为参数传入PythonOperator中。这种方法可以保证每个任务都在自己的沙箱中运行，避免变量名和函数名冲突。

示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
import pandas as pd

def task_func():
    # 引入pandas模块，执行相关任务
    df = pd.read_csv('filename.csv')
    ...
    
dag = DAG(
    'example', 
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@once'
)

task1 = PythonOperator(
    task_id='task1',
    python_callable=task_func,
    dag=dag
)

2. 在DAG文件中引入模块或库

如果需要在所有的任务中使用同一个库或模块，则可以在DAG文件中引入该库或模块。这样，每个任务都可以使用该库或模块，而不会发生变量名或函数名冲突。

示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
import pandas as pd

# 在DAG文件中引入pandas模块
import pandas as pd

def task1_func():
    # 执行任务1
    df = pd.read_csv('filename.csv')
    ...
    
def task2_func():