在Airflow中，DAG的“post_execution hook”是一个在DAG运行完成后执行的钩子函数。该函数可以用于在DAG运行完成后执行一些额外的操作或任务。

以下是一个包含代码示例的解决方法：

首先，我们需要创建一个Python文件，例如post_execution_hook.py，并在其中定义一个函数来实现我们的“post_execution hook”逻辑。例如：

from airflow.hooks.base_hook import BaseHook

def my_post_execution_hook(context):
    # 获取DAG的执行状态
    dag_run = context.get("dag_run")
    state = dag_run.get_state()

    # 获取DAG的名称和运行日期
    dag_id = dag_run.dag_id
    execution_date = dag_run.execution_date

    # 执行一些额外的操作或任务
    if state == "success":
        # 如果DAG成功运行完成，执行一些操作
        print(f"DAG {dag_id} ran successfully on {execution_date}")
        # 执行其他任务或操作
    else:
        # 如果DAG运行失败，执行一些操作
        print(f"DAG {dag_id} failed to run on {execution_date}")
        # 执行其他任务或操作

然后，在我们的DAG文件中，我们需要导入BaseHook和my_post_execution_hook，并在DAG定义中使用on_success_callback来指定我们的“post_execution hook”。例如：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from post_execution_hook import my_post_execution_hook

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': days_ago(1),
    'on_success_callback': my_post_execution_hook  # 指定“post_execution hook”
}

with DAG('example_dag', default_args=default_args, schedule_interval=None) as dag:
    # 定义DAG的任务
    task1 = DummyOperator(task_id='task1')
    task2 = DummyOperator(task_id='task2')

    # 设置任务之间的依赖关系
    task1 >> task2

在上述示例中，我们在DAG定义的default_args中指定了on_success_callback，并将其设置为我们定义的my_post_execution_hook函数。这样，在DAG成功运行完成后，my_post_execution_hook函数将被调用，并执行其中的额外操作或任务。

请注意，在实际使用中，您可以根据需要自定义my_post_execution_hook函数的逻辑，并根据DAG的执行状态执行不同的操作或任务。