在Airflow中，可以通过将DAG定义存储在单独的Python文件中，并将其引入主DAG文件来创建DAG。这样做可以使代码更易于维护和管理。

请按照以下步骤执行：

1. 首先，在您的Airflow根目录下创建一个名为“dags”的文件夹（如果您尚未创建）。
2. 在“dags”文件夹中创建两个文件：主DAG文件（例如，my_dag.py）和DAG定义文件（例如，my_dag_definition.py）。
3. 在主DAG文件中，您需要引入以下内容：

from airflow import DAG
from my_dag_definition import dag

这将从您的DAG定义文件中导入DAG对象。 4. 接下来，您需要使用“dag”对象创建一个DAG示例，例如：

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

5. 最后，在DAG定义文件中，您需要将所有任务定义添加到作为“dag”的参数传递的DAG对象中，例如：

from airflow.operators import BashOperator

dag_task = BashOperator(
    task_id='my_task',
    bash_command='echo "Hello, World!"',
    dag=dag
)

这将在“my_dag”DAG中创建一个名为“my_task”的任务。

现在，您可以执行Airflow调度程序，以验证您的DAG是否已成功创建，例如：

airflow scheduler