在Airflow中，可以使用PythonVirtualenvOperator操作符来执行Python脚本。这个操作符允许你运行在一个指定的虚拟环境中的Python脚本。要在Python脚本中访问Airflow的上下文和datetime，可以通过将上下文和datetime变量作为参数传递给Python脚本来完成。以下是一个示例：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonVirtualenvOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
}

dag = DAG(
    dag_id='example_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily',
)

def my_function(**context):
    execution_date = context['execution_date']
    # do something with execution_date

python_task = PythonVirtualenvOperator(
    task_id='my_python_task',
    python_callable=my_function,
    requirements=['pandas==1.3.4'],
    system_site_packages=False,
    op_kwargs={
        'execution_date': '{{ ds }}',
    },
    dag=dag,
)

在这个示例中，我们定义了一个PythonVirtualenvOperator任务，并将my_function函数作为python_callable参数传递。我们还将requirements参数设置为一个包含所有需要的Python包的列表，并将system_site_packages参数设置为False，这将使PythonVirtualenvOperator在一个干净的虚拟环境中运行Python脚本。最后，我们将execution_date作为op_kwargs参数传递给PythonVirtualenvOperator，让Python脚本可以访问它。在my_function函数中，我们可以使用**context参数来访问Airflow的上下文，例如execution_date。