在Airflow中，可以使用priority_weight参数来设置DAG的优先级。较小的priority_weight值表示较高的优先级。

以下是一个示例代码，演示如何在Airflow中优先处理DAGs：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'example_dag',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval='@once',
    priority_weight=1  # 设置DAG的优先级为1
)

task1 = DummyOperator(
    task_id='task1',
    dag=dag
)

task2 = DummyOperator(
    task_id='task2',
    dag=dag
)

task3 = DummyOperator(
    task_id='task3',
    dag=dag
)

task4 = DummyOperator(
    task_id='task4',
    dag=dag
)

task1 >> task2 >> task3 >> task4

在上述示例中，priority_weight参数被设置为1，表示DAG的优先级较高。当Airflow调度任务时，将首先处理具有较高优先级的DAGs。

请注意，Airflow的调度算法还考虑了其他因素，例如任务的依赖关系和资源的可用性。因此，即使设置了较高的优先级，也不能保证DAG将立即执行。