Airflow无法直接识别使用pytest fixture构建的zip文件DAG的问题是因为pytest fixture是在pytest的运行环境中生效的，而Airflow的DAG构建和调度是在Airflow的运行环境中进行的。

为了解决这个问题，可以通过在DAG文件中引入pytest fixture并进行必要的调整来实现。

下面是一个示例代码，演示了如何在Airflow的DAG文件中引入pytest fixture:

# my_dag.py

import pytest
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

# 定义一个pytest fixture
@pytest.fixture(scope='session')
def my_fixture():
    # 在这里定义pytest fixture的逻辑
    # 比如创建一个zip文件并返回文件路径
    zip_file_path = '/path/to/zip_file.zip'
    return zip_file_path

# 定义一个用于创建DAG的函数
def create_dag(my_fixture):
    # 创建一个DAG
    dag = DAG('my_dag', start_date=datetime(2022, 1, 1))

    # 定义一个PythonOperator，用于执行任务
    def my_task():
        # 在这里可以使用pytest fixture中的数据，比如读取zip文件并进行处理
        with open(my_fixture, 'rb') as f:
            # 处理zip文件的逻辑
            pass

    task = PythonOperator(
        task_id='my_task',
        python_callable=my_task,
        dag=dag
    )

    return dag

# 调用create_dag函数创建DAG
dag = create_dag(my_fixture)

在上面的代码中，my_fixture是一个pytest fixture，用于创建一个zip文件并返回文件路径。在my_task函数中，可以通过my_fixture来访问zip文件并进行处理。

注意，为了使pytest fixture能够在DAG文件中生效，需要先运行pytest并确保pytest fixture正常工作。然后，将pytest fixture传递给create_dag函数来创建DAG。

这样，就可以在Airflow中使用pytest fixture构建的zip文件DAG了。