在初始化期间修补一个函数需要使用Python的mock库。这可以在测试Airflow DAG时非常有用。

示例代码：

假设我们要修补一个名为get_data的函数，以便在测试中返回一个虚假的数据。我们可以编写一个测试用例，并在初始化期间使用@mock.patch修补函数。

from unittest import mock
from airflow.models import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator


def get_data():
    # return some data
    return [1, 2, 3]

def process_data(data):
    # process the data
    return [i * 2 for i in data]

def test_process_data():
    with DAG(dag_id='test_dag') as dag:
        mock_get_data = mock.MagicMock(return_value=[4, 5, 6])

        PythonOperator(
            task_id='get_data',
            python_callable=mock_get_data
        )

        PythonOperator(
            task_id='process_data',
            python_callable=process_data,
            op_kwargs={'data': mock_get_data()}
        )

    dag.clear()
    dag.run()
    assert mock_get_data.called
    assert len(mock_get_data.call_args_list) == 1
    assert mock_get_data.call_args == mock.call()
    assert len(dag.ti_success_dict) == 2

test_process_data()

在上面的示例中，我们使用@mock.patch装饰器修补了get_data函数。我们还创建了一个名为mock_get_data的MagicMock对象，并将其返回值设置为虚假数据[4, 5, 6]。我们将这个对象传递给process_data函数，并对其进行了测试。