在Airflow中，有两个关键概念- DAG 和任务实例（Task Instance）。 执行日期（Execution Date）是指 DAG 需要开始运行的日期。它是从实例化 DAG（dag = DAG（“mysuperdag”，start_date = datetime（2019，1，1）））开始的。每个任务实例都有特定的执行日期，它是根据 DAG 的开始日期和 timedelta 属性计算出来的。默认情况下，timedelta 在 UTC 中。

当timedelta被解释为UTC时间时，由于夏令时的原因，它可能不会被解释为您希望的时间。为了避免此问题，可以使用pytz库中可用的本地时区，并在DAG实例化中将timezone属性设置为此本地时区。也可以在Timetable的构造函数中使用“tzinfo=pytz.timezone（“您的本地时区”）”选项。

以下是一个示例DAG，它使用本地时区处理夏令时：

from datetime import datetime, timedelta
import pytz
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

local_tz = pytz.timezone('Europe/London')

default_args = {
    'start_date': datetime(2019, 1, 1, tzinfo=local_tz),
    'depends_on_past': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='A simple tutorial DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
    catchup=False,
)

t1 = BashOperator(
    task_id='my_task',
    bash_command='date',
    dag=dag,
)

在这个示例DAG中，我们首先实例化了本地时区'Europe/London'。然后，我们将本地时区设置为DAG实例化中的开始日期。最后，我们将DAG传递给BashOperator的实例，该实例将在每天运行一次的新任务实例中运行。

现在，无论何时执行该DAG，timedelta都不会因为夏令时的改变而改变。