在Apache Airflow中，有两种方法可以从DAG中发出HTTP请求：使用HttpHook或直接使用Python的requests库。但是，这两种方法在DAG刷新方面会有不同的影响。

HttpHook是Airflow为HTTP服务提供的一个简单Python封装，并且允许用户指定任意基于HTTP的API。HttpHook依赖于requests库，但是使用HttpHook发送HTTP请求可以保证在DAG刷新时不会出现死锁或进度延迟的问题。

直接使用requests库可以提供更多的HTTP请求细节和自定义选项，但是在DAG重绘时可能会导致严重的进度延迟。如果在DAG中直接使用requests库，可能会对Airflow的刷新程序造成不良影响。

以下是一个使用HttpHook发送HTTP请求的示例代码：

from airflow.providers.http.hooks.http import HttpHook

http_hook = HttpHook(method='GET', http_conn_id='http_default')
response = http_hook.run(endpoint='https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1')

这个代码示例使用HttpHook接收HTTP连接ID和HTTP请求方法（这里是“GET”），并设置API端点。以这种方式构建的HTTP请求可以安全地用于在Airflow DAG中发送HTTP请求，并且不会对DAG刷新进度产生任何不良影响。

但是，如果要使用直接的Python的requests库，则需要添加“provide_context = True”标志来正确地执行任务“pre-requisites”。这将确保在任务初始化时正确提交请求。

import requests

def my_requests_task(**kwargs):
    response = requests.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1')
    kwargs['ti'].xcom_push(key='response', value=response.content)

my_task = PythonOperator(
    task_id='my_requests_task