Как можно создать динамический DAG с изменяемым интервалом выполнения задач?

Для создания динамического DAG с изменяемым интервалом выполнения задач в Apache Airflow можно использовать Python API и шаблоны DAG. 

Вот пример кода, который показывает, как это можно сделать:

```python
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

def create_dynamic_dag(parent_dag_name, child_dag_name, args):
    dag = DAG(
        dag_id=f'{parent_dag_name}.{child_dag_name}',
        default_args=args,
        schedule_interval=timedelta(minutes=args.get('interval')),
    )

    with dag:
        start = DummyOperator(task_id='start')

        # Добавляем задачи в зависимости от количества пользователей
        for user_id in range(args.get('num_users')):
            task = PythonOperator(
                task_id=f'task_{user_id}',
                python_callable=print_user_info,
                op_args=[user_id],
            )
            start >> task

    return dag

def print_user_info(user_id):
    print(f'Processing user with id {user_id}')

args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    'interval': 30,
    'num_users': 5,
}

parent_dag_name = 'dynamic_dag'
child_dag_name = 'dynamic_task'

parent_dag = DAG(
    dag_id=parent_dag_name,
    default_args=args,
    schedule_interval=timedelta(minutes=args.get('interval')),
)

with parent_dag:
    create_dynamic_dag(parent_dag_name, child_dag_name, args)
```

В данном примере создается родительский DAG `dynamic_dag`, который вызывает функцию `create_dynamic_dag`, которая создает новый дочерний DAG `dynamic_task` с задачами, зависящими от количества пользователей. Для каждого пользователя создается отдельная задача, которая выполняется с уникальным пользовательским идентификатором. Интервал выполнения задач устанавливается в 30 минут для родительского DAG и для каждого дочернего DAG можно задать свой уникальный интервал срабатывания.

Для более сложной логики и динамического управления DAG и их параметрами можно использовать встроенные переменные Airflow и внешние источники данных, такие как база данных или API.