在Airflow中，要在任务中读取文件，可以使用Airflow的内置函数os.path.join()来连接Airflow的目录和文件名。Airflow有许多目录，例如DAGs目录、logs目录、plugins目录等，可以在Airflow的后端配置文件中设置。

以下是示例代码，其中在任务中使用os.path.join()连接data目录和文件名来读取文件：

import os
from airflow.models import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(1)
}

def read_file(filename):
    """
    读取文件
    """
    filepath = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "airflow", "data", filename)
    with open(filepath, "r") as f:
        contents = f.read()
    return contents

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
)

task = PythonOperator(
    task_id='read_file_task',
    python_callable=read_file,
    op_kwargs={'filename': 'example.txt'},
    dag=dag,
)

在这个示例中，read_file()函数使用os.path.join()连接data目录和example.txt文件名，然后读取文件的内容并返回。稍后调用PythonOperator时，使用op_kwargs参数将filename传递给read_file()函数。

在文件中加入以下代码，自动将脚本上传至云盘，云函数则从云盘上下载文件并执行，执行完后将结果上传至云盘并删除文件：

#增加调用云函数代码，将执行命令交由云函数处理
import boto3

aws_access_key_id = 'your_key_here'
aws_secret_key = 'your_key_here'
region_name = 'your_region_here'
bucket_name = 'your_bucket_name_here'
folder_name = 'your_folder_name_here'
 
#Upload
s3 = boto