在Airflow中，动态任务组映射可以通过在DAG中使用循环和参数化来实现。对于动态生成的任务组，需要注意任务之间的关系。

可以使用XCom来在任务之间传递信息并维护任务之间的依赖关系。下面是一个示例：

from airflow import DAG
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': days_ago(1),
}

dag = DAG(
    dag_id='dynamic_task_group',
    default_args=args,
    schedule_interval='@daily',
)

def task_group(task_group_name, task_count, **kwargs):
    task_ids = []
    for i in range(task_count):
        task_id = f"{task_group_name}_task_{i}"
        task = PythonOperator(
            task_id=task_id,
            python_callable=print_hello,
            op_kwargs={"name": task_id},
            dag=dag,
        )
        task_ids.append(task.task_id)

    # make the group a task
    kwargs['ti'].xcom_push(key=f"{task_group_name}_task_ids", value=task_ids)

for i in range(3):
    task_group_name = f"group_{i}"
    task_group_task = PythonOperator(
        task_id=f"{task_group_name}_task_group",
        python_callable=task_group,
        op_kwargs={
            "task_group_name": task_group_name,
            "task_count": 3,
        },
        provide_context=True,
        dag=dag,
    )

    task_group_task

在此示例中，我们为三个动态任务组创建了一个DAG。每个任务组包含三个任务。通过使用XCom将每个任务组中的任务ID列表传递给后续任务，我们可以确保在任务组中紧密排列的任务被正确执行。可以在后续任务的PythonOperator中获取这些任务ID列表，如下所示：

def print_task_ids_from_group(context, **kwargs):
    task_group_name = "group_0"
    task_ids = context['ti'].xcom_pull(key=f"{task_group_name}_task_ids")
    print(f"{task_group_name} has tasks: {task_ids}")
    
print_tasks_from_group_task = PythonOperator(
    task_id="print_tasks_from_group",
    python_callable=print_task_ids_from_group,
    provide_context=True,
    dag=dag,
)

此任务将打印“group_0 has