在Airflow中，我们可以使用PythonOperator来完成自定义的任务。 PythonOperator是一个Airflow操作符，可以通过Python函数进行执行任意操作。使用PythonOperator，您可以运行Python脚本并使用输出来短路dag。

以下是一个使用PythonOperator进行短路的Airflow DAG的示例：

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

def task1():
    print("running task 1")
    return True

def task2(ti):
    # get the value of the last task
    xcom_value = ti.xcom_pull(task_ids='task_1')
    print(f"task_1 returned {xcom_value}")
    if xcom_value:
        print("continue execute task2")
        return True
    else:
        print("short circuit task2")
        return False

def task3():
    print("running task 3")
    return True

default_args = {
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1
}

with DAG('short_circuit_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:

    task_1 = PythonOperator(task_id='task_1', python_callable=task1)

    task_2 = PythonOperator(task_id='task_2', python_callable=task2, provide_context=True)

    task_3 = PythonOperator(task_id='task_3', python_callable=task3)

    task_1 >> task_2 >> task_3

在这个DAG中，task1将运行，并返回True作为输出。 task2将通过ti.xcom_pull调用上一个任务（即task1）返回的结果。如果task1返回True，则task2将返回True，task3将运行。如果task1返回False，则task2将返回False，task3将不会运行。

这就是一个简单的示例，如何使用Python进行Airflow DAG的短路。