解决上述问题的一种方法是使用Apache Airflow来获取和执行任务。Apache Airflow是一个开源的任务调度和工作流管理平台，它允许用户定义、调度和监控任务的工作流。

以下是一个使用Apache Airflow的代码示例，展示了如何定义和执行一个任务：

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

# 定义一个函数作为任务的执行逻辑
def my_task():
    # 在这里编写任务的具体逻辑
    print("Executing my task...")

# 创建一个DAG（Directed Acyclic Graph）对象，定义任务的调度和依赖关系
dag = DAG(
    'my_dag',
    description='Example DAG',
    schedule_interval=None,
    start_date=datetime(2021, 1, 1)
)

# 创建一个PythonOperator对象，将my_task函数作为任务的执行逻辑
task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_task,
    dag=dag
)

# 设置任务之间的依赖关系
task

# 在Apache Airflow中运行任务
dag.run(start_date=datetime(2021, 1, 1), end_date=datetime(2021, 1, 2))

在上面的代码中，我们首先导入了需要的模块和类。然后，我们定义了一个my_task函数作为任务的执行逻辑。接下来，我们创建了一个DAG对象，并设置了任务的调度和依赖关系。然后，我们使用PythonOperator对象将my_task函数作为任务的执行逻辑，并将其添加到DAG中。最后，我们使用dag.run方法来运行任务。

请注意，上述代码只是一个简单的示例，实际使用Apache Airflow时可能需要更复杂的配置和任务定义。您可以根据自己的需求进行调整和扩展。