要从Google Ads导入数据并使用Apache Airflow进行任务调度，你需要完成以下步骤：

1. 安装Apache Airflow：首先，确保你已经安装了Apache Airflow。你可以使用以下命令安装Apache Airflow：pip install apache-airflow

2. 配置Google Ads API：你需要在Google Cloud Platform上创建一个项目，并对Google Ads API进行配置。在Google Cloud Console中，启用Google Ads API并创建API密钥。将API密钥保存在一个安全的地方，你将在代码中使用它。

3. 编写Airflow DAG：创建一个Python文件，命名为google_ads_dag.py，并将以下代码复制到文件中：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from google.ads.google_ads.client import GoogleAdsClient


def import_google_ads_data():
    # 配置Google Ads客户端
    client = GoogleAdsClient.load_from_storage('path/to/your/credentials.json')

    # 在此处编写你的代码来导入Google Ads数据
    # 例如，可以使用Google Ads客户端的相关方法来获取数据


# 定义DAG
default_args = {
    'owner': 'your_name',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG('google_ads_data_import', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

# 定义任务
import_data_task = PythonOperator(
    task_id='import_google_ads_data',
    python_callable=import_google_ads_data,
    dag=dag
)

在代码中，你需要根据你的实际情况，替换path/to/your/credentials.json为保存API密钥的文件路径。

4. 配置Airflow：在终端中，导航到存储google_ads_dag.py的目录，并运行以下命令来初始化Airflow数据库：

airflow initdb

然后，运行以下命令来启动Airflow调度器：

airflow scheduler

最后，运行以下命令来启动Airflow Web服务器：

airflow webserver -p 8080

5. 运行DAG：在浏览器中，访问http://localhost:8080以打开Airflow Web界面。登录并启动google_ads_data_import DAG。Airflow将按照你在DAG中定义的计划间隔调度任务，并执行import_google_ads_data函数中的代码来导入Google Ads数据。

请注意，此代码示例仅提供了一个框架，用于在Airflow中调度任务。你需要在import_google_ads_data函数中编写实际的导入代码，以便从Google Ads获取数据并将其导入到你的目标位置。