Airflow是一个开源的任务调度和工作流管理平台，可以使用Python编写任务的调度逻辑。下面是一个示例代码，演示如何使用Airflow来调度DAG（有向无环图）。

首先，需要安装Airflow。可以使用以下命令安装Airflow：

pip install apache-airflow

接下来，在Python脚本中导入Airflow的相关模块：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

然后，创建一个DAG对象，定义任务的调度逻辑：

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    description='An example DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

在上面的代码中，我们定义了一个名为example_dag的DAG，它会每天执行一次。

接下来，我们可以定义具体的任务（操作符），例如一个BashOperator任务，该任务执行一个Shell命令：

task1 = BashOperator(
    task_id='task1',
    bash_command='echo "Hello World"',
    dag=dag,
)

在上面的代码中，我们定义了一个名为task1的任务，它执行一个echo "Hello World"的Shell命令。

最后，我们可以定义任务之间的依赖关系，即前一个任务执行完后才能执行下一个任务：

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

task2.set_upstream(task1)

在上面的代码中，我们定义了一个名为task2的任务，它会在task1任务执行完后执行。通过set_upstream方法来设置依赖关系。

最后，将DAG保存并启动Airflow的调度程序：

dag.save()

if __name__ == "__main__":
    dag.cli()

以上代码仅仅是一个简单的示例，你可以根据实际需求来定义更复杂的DAG调度逻辑。

希望以上示例能够帮助你理解如何使用Airflow进行DAG调度。