在Airflow中使用DockerOperator进行Python调试的解决方法如下：

1. 首先，确保你已经安装了Docker和Airflow。

2. 创建一个新的DAG文件，并导入所需的模块：

from airflow import DAG
from airflow.operators.docker_operator import DockerOperator
from datetime import datetime

3. 定义一个Python函数来创建和配置DAG：

def create_dag(dag_id, schedule, docker_command):

    default_args = {
        'owner': 'airflow',
        'start_date': datetime(2022, 1, 1),
        'retries': 1,
        'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    }

    dag = DAG(dag_id, default_args=default_args, schedule_interval=schedule)

    task = DockerOperator(
        task_id='docker_task',
        image='your_docker_image',
        api_version='auto',
        command=docker_command,
        dag=dag
    )

    return dag

在上面的代码中，docker_command参数是你要在Docker容器中运行的Python脚本的命令。

4. 调用create_dag函数创建一个DAG，并传入你的参数：

dag_id = 'debug_dag'
schedule = '*/5 * * * *'
docker_command = 'python your_script.py'

dag = create_dag(dag_id, schedule, docker_command)

在上面的代码中，your_script.py是你要在Docker容器中运行的Python脚本。

5. 运行Airflow的调度器和Web服务器：

airflow scheduler
airflow webserver

6. 访问Airflow的Web界面，并触发你创建的DAG。

这样，Airflow会使用DockerOperator在Docker容器中运行你的Python脚本，并将输出打印到Airflow日志中，以便进行调试。你可以在Airflow的Web界面上查看日志，并根据需要进行调试和修改代码。