以激活形式上传DAG

要以激活形式上传DAG，可以使用Apache Airflow提供的Python代码来实现。下面是一个示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

def my_task():
    # 在这里编写你的任务代码
    print("这是我的任务")

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

with DAG('my_dag', default_args=default_args, schedule_interval=None) as dag:
    start = DummyOperator(task_id='start')
    
    activate_dag = PythonOperator(
        task_id='activate_dag',
        python_callable=my_task
    )
    
    end = DummyOperator(task_id='end')
    
    start >> activate_dag >> end

在上面的代码中，我们首先导入了需要的模块和操作符。然后，我们定义了一个名为my_task的Python函数，用于编写我们的任务代码。

接下来，我们定义了一个default_args字典，其中包含了DAG的一些默认参数，例如所有者和开始日期。

然后，我们使用DAG类创建了一个名为my_dag的DAG对象。通过传入default_args参数和schedule_interval=None参数，我们定义了DAG的默认参数和执行间隔。

在DAG中，我们创建了三个任务操作符：start，activate_dag和end。start和end是DummyOperator，它们只是起始和结束标记。activate_dag是一个PythonOperator，它的python_callable参数指定了要执行的函数，即my_task。

最后，我们使用>>操作符将任务操作符连接起来，形成任务的执行顺序。

可以根据自己的需求修改代码中的DAG名称、任务操作符和任务函数，以及其他参数和逻辑。然后，将代码保存为Python文件，使用Airflow的命令行接口或Web界面进行DAG的激活和上传。