要动态创建 Airflow DAG，可以使用 Python 代码来定义和生成 DAG 对象。下面是一个简单的示例代码：

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

# 定义一个函数来生成 DAG 对象
def generate_dynamic_dag(dag_id, schedule_interval):
    dag = DAG(dag_id, schedule_interval=schedule_interval, start_date=datetime(2022, 1, 1))

    # 定义任务
    task1 = DummyOperator(task_id='task1', dag=dag)
    task2 = DummyOperator(task_id='task2', dag=dag)
    task3 = DummyOperator(task_id='task3', dag=dag)

    # 设置任务的依赖关系
    task1 >> task2 >> task3

    return dag

# 调用函数生成动态 DAG
dynamic_dag = generate_dynamic_dag('dynamic_dag', '0 0 * * *')

# 打印 DAG 的任务列表
print(dynamic_dag.task_ids)

在上面的示例代码中，我们定义了一个函数 generate_dynamic_dag 来生成一个动态的 DAG 对象。该函数接受两个参数：dag_id 和 schedule_interval。然后，我们在函数内部使用这些参数来定义 DAG 对象，并设置任务和任务之间的依赖关系。最后，我们通过调用函数来生成一个具体的 DAG 对象，并打印出 DAG 的任务列表。

这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求来定义更复杂的动态 DAG。在实际应用中，你可能需要根据外部数据源或配置文件来动态生成 DAG，以便根据不同的条件或参数生成不同的 DAG。