在Airflow 1.9中，可以使用priority_weight参数为DagRuns分配优先权重。

在DAG定义的代码示例中，可以使用如下方式设置DagRuns的优先权重：

from airflow import DAG
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'concurrency': 1,
    'retries': 0,
    'priority_weight': 2  # 设置DagRuns的优先权重
}

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily'
)

# 定义DAG的任务
task1 = BashOperator(
    task_id='task1',
    bash_command='echo "Task 1"',
    dag=dag
)

task2 = BashOperator(
    task_id='task2',
    bash_command='echo "Task 2"',
    dag=dag
)

# 设置任务的依赖关系
task1 >> task2

在上述代码示例中，default_args字典中的priority_weight参数被设置为2，这意味着DagRuns将被分配比其他DAG的DagRuns更高的优先级。

通过设置priority_weight参数，您可以为不同的DAGRuns分配不同的优先级，以便控制任务调度的顺序。请注意，priority_weight参数的值应该是一个整数，值越小优先级越高。