在Airflow中，可以使用PythonOperator或其他operator来执行需要在任务中执行的代码。在任务成功完成后，可以使用task_instance对象来标记任务为成功。

以下是示例代码：

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

def my_task():
    # 执行你的Python代码
    pass

dag = DAG('my_dag', start_date=datetime(2021, 1, 1), schedule_interval='@daily')

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

# 标记任务为成功
task_instance = task.get_task_instance()
task_instance.set_state(state='success')

在上述代码中，我们定义了一个DAG和一个PythonOperator任务，并将task_id设置为'my_task_id'。PythonOperator执行my_task()函数，你可以在该函数中编写你的Python代码。在任务成功完成后，使用task.get_task_instance()方法可以获取任务实例，然后使用set_state()方法将任务标记为成功。

请注意，在任务执行期间，因为Airflow需要跟踪任务的状态和进度，所以task_instance对象每次任务执行时都是不同的。因此，你需要在任务完成后获取相应的任务实例来标记任务为成功。