Airflow是一个非常流行的开源工具，用于编排数据管道。DAG（Directed Acyclic Graph）是Airflow中的一个核心概念，代表工作流程。

以下是如何使用Python和Airflow创建简单的DAG：

首先，我们需要安装Airflow：

!pip install apache-airflow

接下来，让我们创建一个DAG：

from airflow import DAG
from datetime import datetime

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

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

在这里，我们创建了一个名为“my_dag”的DAG，并指定了默认参数和调度间隔。

现在，让我们为DAG添加一些任务：

from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

task1 = BashOperator(task_id="task1", bash_command='echo "Hello from task 1!"', dag=dag)

task2 = BashOperator(task_id="task2", bash_command='echo "Hello from task 2!"', dag=dag)

在这里，我们使用BashOperator创建了两个任务。每个任务都有一个唯一的“task_id”，以及将在任务中运行的Bash命令。

最后，让我们为这些任务设置依赖关系：

task1 >> task2

这意味着任务2将在任务1完成后开始运行。

现在，我们已经创建了一个简单的DAG，使用Python和Airflow。我们可以将此代码保存到Python文件中，然后在Airflow中运行它。