在Airflow中，任务名称是由Python Operator的任务ID决定的。如果任务名称不是Python Operator的任务ID，可以通过以下步骤解决：

1. 确保任务名称与Python Operator的任务ID一致。在Airflow中，任务名称由任务实例的task_id属性指定。确保任务名称与Python Operator的任务ID相匹配。

2. 检查任务的依赖关系。如果任务之间存在依赖关系，确保依赖关系正确设置。可以使用>>和<<运算符来定义任务的依赖关系。例如，task1 >> task2表示task2依赖于task1。

3. 检查任务的调度时间。如果任务没有按预期执行，可能是因为调度时间不正确。可以使用Airflow的调度器来设置任务的调度时间。确保任务的调度时间与预期一致。

4. 检查任务的参数设置。有时，任务的参数设置可能不正确，导致任务无法正常执行。检查任务的参数设置，确保其正确设置。

以下是一个示例，演示如何使用Airflow + Celery + Flower来解决任务名称不是Python Operator的任务ID的问题：

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

# 定义任务
def task1():
    print("Task 1")

def task2():
    print("Task 2")

# 定义DAG
dag = DAG('example_dag', description='Example DAG', schedule_interval='0 0 * * *', start_date=datetime(2022, 1, 1))

# 创建Python Operator任务
task_1 = PythonOperator(task_id='task_1', python_callable=task1, dag=dag)
task_2 = PythonOperator(task_id='task_2', python_callable=task2, dag=dag)

# 设置任务之间的依赖关系
task_1 >> task_2

# 启动Airflow调度器
dag.cli()

在上面的示例中，我们定义了两个Python Operator任务（task_1和task_2），并设置了它们之间的依赖关系。确保任务的task_id属性与任务名称相匹配，这样任务名称就是Python Operator的任务ID。然后，我们可以使用Airflow的调度器来调度任务的执行。