在Airflow中，我们可以使用on_failure_callback参数在任务失败时执行自定义代码。然而，如果您使用的是airflow-python包，建议使用它提供的异常包装器，以获取更好的异常处理和通知能力。

具体来说，该包装器可以捕获Airflow任务中出现的异常，并将其包装为标准的Python异常格式。然后可以使用通知工具（如电子邮件、Slack等）将此异常发送给相关人员以便追踪和解决问题。

以下是一个示例，演示如何在DAG中使用此异常包装器：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.models.baseoperator import BaseOperator
from airflow.utils.decorators import apply_defaults
from airflow.exceptions import AirflowException

class ExceptionWrapperOperator(BaseOperator):
    """
    A simple operator to wrap PythonOperators with exception handling for
    on_failure_callback. By default it will raise the original exception after
    calling on_failure_callback hook.
    """

    template_fields = ('op', 'on_failure_callback')

    @apply_defaults
    def __init__(self, op, on_failure_callback, raise_exception=True, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)

        self.op = op
        self.on_failure_callback = on_failure_callback
        self.raise_exception = raise_exception

    def execute(self, context):
        try:
            return self.op.execute(context)
        except AirflowException as e:
            self.log.error(f'Airflow exception encountered: {e}')
            
            if self.on_failure_callback:
                self.log.info(f'Executing on_failure_callback: {self.on_failure_callback}')
                self.on_failure_callback(context)

        if self.raise_exception:
            raise e


def my_on_failure_callback(context):
#    TODO: send notification
    print("task failed, do something!")
        
dag = DAG(dag_id='my_dag', default_args={
    'start_date': datetime(2022, 1, 1)
})

def my_task():
    # something interesting..
    1/0

with