可以使用PickleSerializer和DAG.param模块。PickleSerializer允许您使用pickle协议对非JSON可序列化对象进行序列化和反序列化，而DAG.param模块提供一种存储和访问非JSON可序列化参数的方法。

下面是使用PickleSerializer和DAG.param模块的示例代码：

from airflow.models import DAG
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.serialization.serializers import PickleSerializer

default_args = {
    'start_date': days_ago(1),
    'pickle_params': {
        'param1': 'value1',
        'param2': [1, 2, 3],
        'param3': {'key': 'value'}
    }
}

with DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=None,
    max_active_runs=1,
    serializer=PickleSerializer()
) as dag:
    task = BashOperator(
        task_id='task',
        bash_command='echo {{ dag.param.param1 }} {{ dag.param.param2 }} {{ dag.param.param3.key }}'
    )

在这个例子中，我们使用PickleSerializer作为序列化器，并且定义了一个字典（pickle_params）作为默认参数。然后，我们通过dag.param.paramX表达式在任务中访问这些参数。

注意，虽然PickleSerializer可以序列化任何Python对象，但是它的使用需要慎重。序列化和反序列化可能会带来安全风险，并且可能导致性能问题。因此，应该尽可能地使用JSON序列化，而只在必要时才使用PickleSerializer。