在Airflow中，可以通过使用Executor和Worker配置来实现任务的自动缩放。下面是一个示例代码来演示如何在Airflow中实现自动缩放任务：

首先，需要安装Airflow和相关依赖：

pip install apache-airflow
pip install apache-airflow[celery]

然后，创建一个Airflow DAG文件，例如auto_scaling_dag.py，并添加以下代码：

from datetime import timedelta
from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.kubernetes_pod_operator import KubernetesPodOperator
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': days_ago(2),
    'email': ['airflow@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'auto_scaling_dag',
    default_args=default_args,
    description='A simple auto scaling DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

def create_task(task_id, replicas):
    return KubernetesPodOperator(
        task_id=task_id,
        name=task_id,
        namespace='default',
        image='your_docker_image:latest',
        cmds=['python', 'your_script.py'],
        resources={'limit_cpu': 1, 'limit_memory': '1Gi'},
        replicas=replicas,
        dag=dag
    )

start = DummyOperator(task_id='start', dag=dag)
end = DummyOperator(task_id='end', dag=dag)

# 创建多个具有不同副本数的任务
task_1 = create_task('task_1', replicas=1)
task_2 = create_task('task_2', replicas=2)
task_3 = create_task('task_3', replicas=3)

# 设置任务之间的依赖关系
start >> [task_1, task_2, task_3] >> end

在上面的代码中，我们使用了KubernetesPodOperator来创建任务，并通过replicas参数指定了任务的副本数。可以根据实际需求调整replicas的数量。

接下来，需要配置Airflow Executor和Worker。在Airflow的配置文件airflow.cfg中，找到以下部分的配置信息，并做相应修改：

executor = CeleryExecutor

[celery]
worker_concurrency = 16

将executor设置为CeleryExecutor，并根据实际需求调整worker_concurrency的数量。

最后，启动Airflow的调度程序和Worker：

airflow scheduler
airflow worker

现在，Airflow将会按照指定的副本数自动缩放任务。可以根据任务的负载和资源需求，动态调整任务的副本数，以实现自动缩放。

请注意，上述示例中使用了Kubernetes作为任务的执行环境，你需要确保已经正确配置了Kubernetes相关的设置。如果你使用其他的执行环境，例如Docker、Mesos等，需要相应地修改任务的创建方式。