要在Airflow中实现在DAG中重复执行一个任务，可以使用循环来定义任务的数量，并通过设置任务的依赖关系来实现重复执行。

以下是一个示例代码，演示了如何在一个DAG中重复执行一个任务：

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

def my_task():
    # 这里是要执行的任务逻辑
    print("Executing my_task...")

# 定义DAG的默认参数
default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

# 定义DAG对象
dag = DAG(
    'repeat_task_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily'  # 设置DAG的调度间隔为每天执行一次
)

# 循环定义任务
for i in range(5):
    task = PythonOperator(
        task_id=f'my_task_{i}',
        python_callable=my_task,
        dag=dag
    )

    if i == 0:
        # 如果是第一个任务，则没有依赖关系
        continue
    
    # 设置任务之间的依赖关系
    task.set_upstream(f'my_task_{i-1}')

在这个示例中，我们定义了一个名为repeat_task_dag的DAG，设置了默认参数和调度间隔。然后，我们使用循环创建了5个PythonOperator任务，每个任务都执行my_task函数。在循环中，我们设置任务之间的依赖关系，除了第一个任务之外，每个任务都依赖于前一个任务。这样，当DAG运行时，每个任务都会按顺序执行，并重复执行5次。

注意：根据实际需求，您可以根据需要调整循环的数量和任务之间的依赖关系。