在 Airflow 中，task_instance 是 DAG 中每个任务实例的对象，而 xcom_pull 则是从其他任务的 XCom 中检索数据的方法。

根据 Airflow 官方文档的解释，task_instance.xcom_pull 的语法是：

task_instance.xcom_pull(key=None, task_ids=None, dag_id=None, include_prior_dates=False, coerce=False)

其中，参数的含义分别是：

• key: XCom 的键名，如果没有指定则默认返回所有键。
• task_ids: 受影响的 tasks ID 列表，如果没有任务 ID 列表，它将返回所有符合的任务。
• dag_id: DAG ID。默认为目前 DAG ID。如果在多个 DAG 之间复用了同一个任务 ID，则一定要指定 DAG ID。
• include_prior_dates: 是否在 DAG 计划中包括以前的数据的标志。
• coerce: 是否将数据强制转换为要求的类型。(例如：在从 XCom 获取数据时，将字符串转换为整数)

基于此，我们可以用以下代码示例来演示 xcom_pull 的用法：

from airflow.models import DAG, TaskInstance
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
}

with DAG('test_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@once') as dag:

    task1 = BashOperator(
        task_id='task1',
        bash_command='echo "task1 executed"',
        xcom_push=True,
    )

    task2 = BashOperator(
        task_id='task2',
        bash_command='echo "{{ ti.xcom_pull(task_ids="task1") }}"',
    )

    task1 >> task2

在这个示例 DAG 中，我们创建了两个任务。第一个任务 task1 用于推送数据到 XCom 中，第二个任务 task2 则通过 xcom_pull 方法从 task1 的 XCom 中提取任务输出的数据。具体地，