在Airflow中，可以使用PythonOperator来导入具有依赖关系的DAG。下面是一个示例代码，展示了如何使用PythonOperator来定义任务，并设置任务之间的依赖关系。

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

# 定义一个函数，作为任务的执行逻辑
def task1():
    print("Task 1 executed.")

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

def task3():
    print("Task 3 executed.")

# 定义DAG
dag = DAG(
    'my_dag',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval=None
)

# 定义三个任务，每个任务都是一个PythonOperator
task_1 = PythonOperator(
    task_id='task_1',
    python_callable=task1,
    dag=dag
)

task_2 = PythonOperator(
    task_id='task_2',
    python_callable=task2,
    dag=dag
)

task_3 = PythonOperator(
    task_id='task_3',
    python_callable=task3,
    dag=dag
)

# 设置任务之间的依赖关系
task_1 >> task_2
task_2 >> task_3

在上面的示例中，我们定义了三个任务task1，task2和task3，每个任务都是一个PythonOperator，并且它们在dag中被设置为依赖关系。任务task1依赖于任务task2，任务task2依赖于任务task3。意味着在执行DAG时，任务会按照依赖关系的顺序依次执行。

通过这种方式，可以在Airflow中轻松地导入具有依赖关系的DAG，并设置任务之间的依赖关系。