要在Airflow中使用DockerOperator在运行中的Docker容器中运行脚本，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保已经安装了Docker和Airflow。

2. 创建一个新的DAG文件（例如，my_dag.py）并导入所需的模块：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.docker_operator import DockerOperator

3. 定义DAG的默认参数：

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

4. 创建一个DAG对象：

dag = DAG('my_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@once')

5. 创建一个DockerOperator任务，指定要在Docker容器中运行的镜像和命令：

task = DockerOperator(
    task_id='docker_task',
    image='your_docker_image',
    command='python /path/to/your_script.py',
    dag=dag
)

其中，your_docker_image是你要在Docker容器中运行的镜像的名称，/path/to/your_script.py是你要运行的脚本的路径。

6. 将任务添加到DAG中：

task

7. 保存并关闭DAG文件。

现在，当Airflow调度DAG时，它将创建一个新的Docker容器，并在其中运行指定的脚本。

请确保在运行DockerOperator任务之前，已经构建和推送了所需的Docker镜像，并且可以从Airflow服务器访问这些镜像。