在Airflow中，可以通过设置DAG的优先级来控制DAGrun的执行顺序。DAG的优先级是一个整数值，较低的值表示较高的优先级。

以下是一个设置DAG优先级的示例代码：

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

default_args = {
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily',
    catchup=False,
    description='A simple example DAG',
    priority_weight=2  # 设置DAG的优先级为2
)

task1 = DummyOperator(task_id='task1', dag=dag)
task2 = DummyOperator(task_id='task2', dag=dag)

task2.set_upstream(task1)  # 设置task2依赖于task1

# 更多任务定义...

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

在上面的示例中，我们通过在DAG定义中的priority_weight参数中设置优先级为2。较低的值表示较高的优先级。

请注意，这里的优先级是相对于其他DAG而言的。如果有多个DAG同时触发，Airflow将按照DAG的优先级顺序来执行它们的DAGrun。

在Airflow的Web界面中，可以通过"Graph View"视图来查看DAG的优先级设置。在该视图中，优先级较高的DAG会显示在优先级较低的DAG上方。