这个问题通常是由于使用旧版本的Apache Airflow或操作系统中Python解释器的某些限制引起的。为了解决此问题，可以尝试以下解决方案：

1. 升级到最新版本的Apache Airflow和Python解释器。
2. 检查所有相关Python库和依赖项的版本，并将其与所使用的Apache Airflow版本兼容。
3. 检查操作系统中的Python PATH和环境变量设置是否正确，以避免出现冲突。
4. 指定所需的Python版本和库的路径，以确保Apache Airflow在正确的环境中运行。

以下是一个示例，展示如何指定Python解释器和路径：

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


def my_python_function():
    print("Hello World!")


default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}

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

my_task = PythonOperator(
    task_id='my_python_task',
    python_callable=my_python_function,
    dag=dag,
    python_version='3.6',
    op_kwargs={'path': '/path/to/my/requirements.txt'}
)

在这个示例中，我们指定了所需的Python版本和依赖项的路径，以确保Apache Airflow在正确的环境中运行。