在Airflow中，schedule_interval是用于定义DAG的执行频率的参数。通常情况下，schedule_interval是一个固定的时间间隔字符串，例如'@daily'表示每天执行一次。

然而，有时候我们可能需要在运行时动态地设置schedule_interval，这是可能的。以下是一个示例，演示如何在Airflow中实现动态的schedule_interval。

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

def get_schedule_interval():
    # 在这里可以根据需要进行一些逻辑判断
    # 返回一个动态的schedule_interval
    if datetime.now().weekday() < 5:
        return '@daily'
    else:
        return '@weekly'

# 创建一个DAG
dag = DAG(
    'dynamic_schedule_interval_example',
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    schedule_interval=get_schedule_interval(),
)

# 创建任务
task1 = DummyOperator(
    task_id='task1',
    dag=dag,
)

task2 = DummyOperator(
    task_id='task2',
    dag=dag,
)

# 设置任务的依赖关系
task1 >> task2

在上面的示例中，我们定义了一个函数get_schedule_interval()，根据一些逻辑判断返回一个动态的schedule_interval。然后，在创建DAG时，我们将该函数作为schedule_interval的参数传入。

这样，每次DAG运行时，都会根据当前时间动态地决定schedule_interval。在示例中，如果在工作日运行DAG，schedule_interval被设置为'@daily'，如果在周末运行DAG，schedule_interval被设置为'@weekly'。

通过这种方式，我们可以根据需要动态地设置schedule_interval，以满足不同的业务需求。