Airflow会检查DAG文件的修改时间和依赖项的修改时间来确定是否需要重新导入DAG文件。当DAG文件或其依赖项发生更改时，Airflow将自动重新导入DAG文件。

此外，也可以通过手动触发DAG文件的重新导入来强制更新DAG的定义。以下是一个通过手动触发DAG的重新导入的示例：

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(2019, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=1),
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='A simple tutorial DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

t1 = BashOperator(
    task_id='my_task',
    bash_command='echo "Hello World"',
    dag=dag,
)

def reload_dag():
    """
    Reload DAG file by its file location
    """
    dagbag = DagBag(include_examples=False, dag_folder='/usr/local/airflow/dags')
    dag_id = 'my_dag'
    dag = dagbag.get_dag(dag_id)
    globals()[dag_id] = dag

reload_task = PythonOperator(
    task_id='reload_dag',
    python_callable=reload_dag,
    dag=dag,
)

t1 >> reload_task

在上面的示例中，我们创建了一个简单的DAG，并添加了一个任务t1。然后，我们定义了一个名为reload_dag的Python函数，该函数将重新加载指定路径下的DAG文件。最后，我们创建了一个名为reload_task的PythonOperator，它将在t1之后运行，并调用reload_dag函数来重新加载DAG文件。

通过此方法，我们可以手动控制DAG文件的重新导入