在Airflow中，模板化是一种使用模板语法来动态生成任务参数的技术。通过模板化，我们可以在任务运行时根据不同的条件生成不同的参数值。

以下是一个包含代码示例的解决方法：

1. 导入必要的Airflow模块：

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

2. 创建一个DAG对象：

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}

dag = DAG('template_example', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

3. 定义一个Python函数作为任务的操作：

def process_data(ds, **kwargs):
    # 使用模板语法获取当前日期
    current_date = kwargs['execution_date'].strftime('%Y-%m-%d')
    
    # 使用模板语法生成文件名
    file_name = f'data_{current_date}.csv'
    
    # 执行任务的逻辑代码
    # ...
    
    return file_name

4. 创建一个PythonOperator任务，将上述函数作为操作：

task = PythonOperator(
    task_id='process_data',
    provide_context=True,
    python_callable=process_data,
    dag=dag
)

在上述代码中，provide_context=True参数可以将执行上下文传递给操作函数，以便在函数中使用模板语法获取当前日期。

5. 定义其他任务和依赖关系，并将它们添加到DAG中：

task2 = ...
task3 = ...

task >> task2 >> task3

通过定义适当的依赖关系，您可以构建一个复杂的任务流程。

最后，将以上代码保存为Python脚本，并使用Airflow的命令行工具（如airflow scheduler和airflow webserver）运行DAG。

当DAG运行时，模板语法将根据执行上下文动态生成任务参数。在上述示例中，我们使用模板语法获取当前日期，并根据日期生成文件名。您可以根据自己的需求使用更多的模板语法来动态生成任务参数。