在Airflow中，可以使用PythonOperator来执行存储过程。下面是一个示例解决方法：

首先，您需要导入必要的库和模块：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

然后，创建一个DAG对象：

dag = DAG(
    'example_dag',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval='@once'
)

接下来，定义一个函数来执行存储过程：

def execute_stored_procedure():
    # 在这里编写执行存储过程的代码
    # 可以使用数据库连接库（如psycopg2）连接到数据库并执行存储过程
    # 例如：
    # conn = psycopg2.connect("your_connection_string")
    # cursor = conn.cursor()
    # cursor.execute("CALL your_stored_procedure()")
    # conn.commit()
    # cursor.close()
    # conn.close()
    pass

然后，创建一个PythonOperator来调用上述函数：

execute_stored_procedure_operator = PythonOperator(
    task_id='execute_stored_procedure',
    python_callable=execute_stored_procedure,
    dag=dag
)

最后，设置任务的依赖关系：

execute_stored_procedure_operator

完整的示例代码如下：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'example_dag',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval='@once'
)

def execute_stored_procedure():
    # 在这里编写执行存储过程的代码
    # 可以使用数据库连接库（如psycopg2）连接到数据库并执行存储过程
    # 例如：
    # conn = psycopg2.connect("your_connection_string")
    # cursor = conn.cursor()
    # cursor.execute("CALL your_stored_procedure()")
    # conn.commit()
    # cursor.close()
    # conn.close()
    pass

execute_stored_procedure_operator = PythonOperator(
    task_id='execute_stored_procedure',
    python_callable=execute_stored_procedure,
    dag=dag
)

execute_stored_procedure_operator

请注意，您需要根据实际情况修改代码中的连接字符串和存储过程名称。此外，您还可以根据需要设置其他参数，如任务的重试策略、任务的并发性等。