在Airflow中，可以使用XCom来在DAG中保存前一个任务的结果。XCom是Airflow中用于在任务之间共享数据的机制。

下面是一个示例，展示了如何在DAG中使用XCom来保存前一个任务的结果：

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

def save_result(**context):
    # 获取前一个任务的结果
    previous_result = context['task_instance'].xcom_pull(task_ids='previous_task')

    # 保存前一个任务的结果到XCom
    context['ti'].xcom_push(key='previous_result', value=previous_result)

def use_result(**context):
    # 获取保存的前一个任务结果
    previous_result = context['ti'].xcom_pull(key='previous_result')

    # 在这里使用前一个任务的结果
    print(f"Previous result: {previous_result}")

# 创建DAG
dag = DAG(
    dag_id='save_previous_task_result',
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    schedule_interval='@daily'
)

# 创建任务
previous_task = PythonOperator(
    task_id='previous_task',
    python_callable=lambda: 'Hello, World!',
    dag=dag
)

save_result_task = PythonOperator(
    task_id='save_result_task',
    python_callable=save_result,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

use_result_task = PythonOperator(
    task_id='use_result_task',
    python_callable=use_result,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

final_task = DummyOperator(
    task_id='final_task',
    dag=dag
)

# 定义任务之间的依赖关系
previous_task >> save_result_task >> use_result_task >> final_task

在上面的示例中，我们定义了一个DAG，其中包含三个任务：previous_task、save_result_task和use_result_task。previous_task任务的结果被保存到XCom中，然后在use_result_task中被获取和使用。

save_result_task使用provide_context=True参数，以便在执行任务时将上下文传递给Python回调函数。在Python回调函数中，我们使用context['task_instance'].xcom_pull(task_ids='previous_task')来获取前一个任务的结果，并使用context['ti'].xcom_push(key='previous_result', value=previous_result)将前一个任务的结果保存到XCom中。

在use_result_task中，我们使用context['ti'].xcom_pull(key='previous_result')来获取保存的前一个任务的结果，并在任务中使用。

请注意，XCom的使用需要在Airflow配置中启用相关的设置。你可以在Airflow的配置文件中找到[core]部分，并确保设置了以下选项：

enable_xcom_pickling = True

通过这种方式，你可以使用Airflow的XCom机制在DAG中保存前一个任务的结果，并在后续任务中使用。