В Airflow DAG нельзя реализовать классический цикл с возвратом к предыдущей таске напрямую, так как DAG — это ориентированный ацикличный граф, и циклы в нем запрещены.

Однако можно добиться похожего поведения с помощью:

Использования TriggerRule и условных операторов внутри тасок, чтобы повторно запускать задачи при необходимости.
Организации повторных запусков DAG с помощью сенсоров или внешних триггеров.
Использования BranchPythonOperator для выбора пути выполнения в зависимости от условий.

Если нужно повторять выполнение с проверкой данных, лучше реализовать логику повторных попыток внутри самой задачи или использовать механизмы ретраев (retries) с задержкой.

Пример с BranchPythonOperator для выбора следующей задачи:

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator, BranchPythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

def check_data(**kwargs):
    data_available = False  # логика проверки данных
    if data_available:
        return 'task_2'
    else:
        return 'task_1'

def task_1_func():
    print('Обработка данных или ожидание')

def task_2_func():
    print('Дальнейшая обработка')

dag = DAG('example_loop', start_date=days_ago(1), schedule_interval=None)

branch = BranchPythonOperator(
    task_id='check_data',
    python_callable=check_data,
    dag=dag
)

task_1 = PythonOperator(task_id='task_1', python_callable=task_1_func, dag=dag)

task_2 = PythonOperator(task_id='task_2', python_callable=task_2_func, dag=dag)

branch >> [task_1, task_2]

Таким образом, можно управлять ветвлением, но не создавать циклы в DAG.

Можно ли в Airflow DAG сделать цикл: таска 3 возвращает выполнение к таске 1 при недостаточном количестве данных?