在Airflow中，可以使用PythonOperator或BashOperator来执行Python代码。下面是一个示例，演示如何在Airflow中传递参数给Python操作符。

首先，创建一个Python函数，接受参数并执行相应的任务。在这个例子中，我们将创建一个函数，用于将两个数相加并返回结果。

def add_numbers(a, b):
    result = a + b
    print(f"The sum of {a} and {b} is {result}")
    return result

接下来，在Airflow的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）中创建一个任务，使用PythonOperator来调用上述函数。在PythonOperator的参数中，可以指定要传递的参数。

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

def add_numbers(a, b):
    result = a + b
    print(f"The sum of {a} and {b} is {result}")
    return result

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

with DAG('passing_parameters', default_args=default_args, schedule_interval='@once') as dag:
    task = PythonOperator(
        task_id='add_numbers',
        python_callable=add_numbers,
        op_kwargs={'a': 3, 'b': 5}
    )

在上述代码中，我们创建了一个名为passing_parameters的DAG，并在其中定义了一个名为add_numbers的任务。在任务中，我们使用PythonOperator来调用add_numbers函数，并使用op_kwargs参数传递了两个参数（a=3，b=5）。

这样，当Airflow运行这个任务时，add_numbers函数将被调用，并将参数a和b设置为3和5。

请注意，除了op_kwargs参数外，还可以使用其他参数，例如provide_context=True，将上下文信息传递给Python函数。这样，您可以在函数中访问Airflow的上下文变量，例如task_instance和execution_date。

希望这个示例可以帮助您在Airflow中传递参数给Python操作符！