Airflow是一个用于调度、监控和管理数据管道的开源工具。模板化是Airflow的一个重要特性，它允许用户在任务定义中使用变量和表达式。

下面是一个解决Airflow模板化问题的示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'email': ['airflow@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'template_example',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily',
)

# 使用模板化的参数定义任务
task1 = BashOperator(
    task_id='task1',
    bash_command='echo "Hello, {{ params.name }}!"',
    params={'name': 'Airflow'},
    dag=dag,
)

# 使用模板化的参数定义任务
task2 = BashOperator(
    task_id='task2',
    bash_command='echo "Today is {{ execution_date.strftime("%Y-%m-%d") }}."',
    dag=dag,
)

task1 >> task2

在上面的示例中，我们定义了一个名为template_example的DAG，它包含两个任务task1和task2。在任务定义中，我们使用了模板化参数{{ params.name }}和{{ execution_date.strftime("%Y-%m-%d") }}。

{{ params.name }}是一个模板化参数，它的值可以在任务运行时通过params参数传递。在这个示例中，我们将params参数设置为{'name': 'Airflow'}，因此{{ params.name }}将被替换为Airflow。

{{ execution_date.strftime("%Y-%m-%d") }}是另一个模板化参数，它表示任务的执行日期。在这个示例中，我们使用execution_date.strftime函数将执行日期格式化为YYYY-MM-DD的字符串。

通过使用模板化参数，我们可以轻松地在任务定义中引用变量和表达式，使任务更加灵活和可配置。这是解决Airflow模板化问题的一种方法。