在Airflow中，可以通过Python代码创建自定义对象，并将其转换为DAG（Directed Acyclic Graph）。

下面是一个示例，展示了如何从自定义对象生成DAG：

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

class MyCustomObject:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def execute(self):
        print(f"Executing task: {self.name}")

# 创建一个自定义对象
custom_object = MyCustomObject("Custom Task")

# 创建一个DAG
dag = DAG(
    'custom_dag',
    schedule_interval=None,
    start_date=datetime(2021, 1, 1)
)

# 创建一个任务
task = PythonOperator(
    task_id='custom_task',
    python_callable=custom_object.execute,
    dag=dag
)

# 设置DAG的依赖关系
start_task >> task

# 运行DAG
dag.run()

在上述示例中，我们首先定义了一个名为"MyCustomObject"的自定义对象，该对象具有一个"execute"方法用于执行任务。然后，我们创建了一个名为"custom_object"的自定义对象实例。

接下来，我们使用Airflow的"DAG"类创建了一个名为"custom_dag"的DAG。我们设置了DAG的调度间隔（schedule_interval）为None，表示该DAG不会自动触发。

然后，我们使用Airflow的"PythonOperator"类创建了一个名为"custom_task"的任务，并将自定义对象的"execute"方法传递给"python_callable"参数。我们还将任务添加到DAG中，通过设置"dag"参数。

最后，我们设置了DAG的依赖关系，将"start_task"任务设置为"custom_task"任务的前置任务。

完成以上步骤后，我们可以运行DAG，它将执行自定义对象的"execute"方法。

请注意，上述示例中的代码不完整，只给出了关键部分。在实际使用中，您可能需要根据自己的需求进行适当的调整和扩展。