在Airflow中，可以使用BranchPythonOperator和ShortCircuitOperator来进行条件调度。下面是一个示例，其中基于某个条件来选择执行不同的任务。

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

def check_condition():
    # 检查条件是否满足，返回下一个要执行的任务ID
    if some_condition:
        return 'task_a'
    else:
        return 'task_b'

def task_a():
    # 执行任务A的代码
    pass

def task_b():
    # 执行任务B的代码
    pass

with DAG('conditional_dag', start_date=datetime(2021, 1, 1)) as dag:
    condition_check = BranchPythonOperator(
        task_id='condition_check',
        python_callable=check_condition
    )

    task_a = PythonOperator(
        task_id='task_a',
        python_callable=task_a
    )

    task_b = PythonOperator(
        task_id='task_b',
        python_callable=task_b
    )

    condition_check >> [task_a, task_b]

在上述示例中，首先定义了一个check_condition函数来检查某个条件是否满足，并返回下一个要执行的任务ID。然后使用BranchPythonOperator来执行check_condition函数，并根据返回结果选择执行不同的任务。

然后定义了两个任务task_a和task_b，它们分别执行不同的逻辑。最后，将condition_check的输出连接到两个任务，以实现条件调度。

请根据实际需求修改示例代码中的条件判断和任务逻辑。