在Airflow中，推荐的方式是通过创建一个Python模块来定义和配置DAG。以下是一个包含代码示例的解决方法：

1. 创建一个名为dags的文件夹，并在该文件夹中创建一个Python模块（例如my_dag.py）。

2. 在my_dag.py文件中，引入必要的模块和类：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

3. 创建一个DAG对象，并设置必要的参数：

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG('my_dag', default_args=default_args, schedule_interval='0 0 * * *')

在上面的代码中，我们定义了一个名为my_dag的DAG，指定了默认参数（default_args），包括所有者（owner）、开始日期（start_date）、重试次数（retries）和重试延迟（retry_delay）。我们还指定了调度间隔（schedule_interval），在这个例子中，我们将DAG设置为每天的午夜执行一次。

4. 定义任务（Tasks）和操作符（Operators）：

task1 = BashOperator(
    task_id='task1',
    bash_command='echo "Hello, Airflow!"',
    dag=dag
)

task2 = BashOperator(
    task_id='task2',
    bash_command='echo "Hello again, Airflow!"',
    dag=dag
)

task1 >> task2

在上面的代码中，我们定义了两个任务（task1和task2），它们分别使用BashOperator执行一个简单的bash命令。我们使用task_id参数为每个任务指定唯一的标识符，并将它们关联到DAG对象（dag=dag）。最后，我们使用>>操作符将任务1的输出连接到任务2的输入。

5. 保存并关闭my_dag.py文件。

6. 在Airflow的配置文件中，将dags_folder设置为刚刚创建的dags文件夹的路径。

7. 启动Airflow的Web服务器和调度程序。

8. 在Airflow的用户界面中，您应该能够看到名为my_dag的DAG，并能够触发它的执行。

这是一个最简单的示例，您可以根据需要添加更多的任务和操作符。