Airflow 中的 BranchPythonOperator 可以在 DAG 中的流程控制中实现基于某些条件的分支和合并。常见的应用场景是根据所得到的结果、状态或时间点等条件，决定下一步的操作。

但是在这些分支和合并中，可能会存在一些必须执行的任务，也就是说无论条件是什么，这些任务都必须执行。这时候就需要使用 Trigger Rule 强制任务执行。

针对 BranchPythonOperator，可以使用以下代码来实现在分支中指定必须执行的任务：

from airflow.operators.python_operator import BranchPythonOperator
from airflow.utils.trigger_rule import TriggerRule

def should_task_execute(**kwargs):
    # 判断是否需要执行该任务
    if True:
        return "my_task"
    else:
        return "skip_task"

my_task = DummyOperator(
    task_id='my_task',
    dag=dag
)
skip_task = DummyOperator(
    task_id='skip_task',
    dag=dag,
    trigger_rule=TriggerRule.ALL_DONE
)

branching = BranchPythonOperator(
    task_id='branching',
    provide_context=True,
    python_callable=should_task_execute,
    dag=dag
)

branching >> my_task
branching >> skip_task

上述代码中，我们首先定义了一个 should_task_execute 函数来判断指定任务是否需要执行。这个函数最后返回了任务 id，然后在 BranchPythonOperator 中调用这个函数。

在 BranchPythonOperator 的调用中，我们传入了 provide_context=True 参数，以便在 python_callable 函数中可以使用 context 传递参数。在这个函数中，我们判断是否需要执行 my_task，如果需要，返回 my_task 的 task_id，如果不需要，返回 skip_task 的 task_id。

在 my_task 和 skip_task 中，我们使用了 TriggerRule.ALL_DONE 强制执行这些任务，即使这些任务所依赖的其他任务还没有执行完成。

这样就可以实现