要获取并清理DockerOperator的run_id，可以使用Apache Airflow的xcom功能。xcom允许任务之间传递数据。

下面是一个示例代码，演示如何获取并清理DockerOperator的run_id：

from datetime import timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.docker_operator import DockerOperator
from airflow.utils.dates import days_ago


def cleanup_docker_task(**context):
    # 获取DockerOperator任务的run_id
    run_id = context['task_instance'].xcom_pull(task_ids='docker_task', key='run_id')
    
    # 清理Docker容器
    cleanup_docker_container(run_id)


def cleanup_docker_container(run_id):
    # 在这里编写清理Docker容器的代码
    # 使用run_id来标识要清理的特定容器
    pass


with DAG(
    'docker_dag',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
    start_date=days_ago(1),
    catchup=False
) as dag:
    docker_task = DockerOperator(
        task_id='docker_task',
        image='your_docker_image',
        command='your_docker_command',
        xcom_push=True
    )
    
    cleanup_task = PythonOperator(
        task_id='cleanup_task',
        python_callable=cleanup_docker_task,
        provide_context=True
    )
    
    docker_task >> cleanup_task

在上述示例中，我们创建了一个DAG，其中包含一个DockerOperator任务和一个PythonOperator任务。DockerOperator任务负责运行Docker容器，而PythonOperator任务负责获取run_id并进行清理操作。

在cleanup_docker_task函数中，我们使用context['task_instance'].xcom_pull方法来获取DockerOperator任务的run_id。然后，我们可以将该run_id传递给cleanup_docker_container函数，以便进行清理操作。

请注意，cleanup_docker_container函数是一个示例函数，你需要根据自己的需求编写实际的清理代码。