Airflow中的DAG可以包含多个任务，其中一些任务可能需要在另一些任务完成后才能执行。如果任务之间的依赖关系不能用简单的顺序来表示，那么可以使用Airflow的条件依赖关系。

如果您需要设置条件依赖关系，可以在task的依赖项列表中使用TriggerRule来指定条件。常见的TriggerRule包括ALL_SUCCESS、ALL_FAILED、ONE_SUCCESS和ONE_FAILED。

例如，以下代码展示了如何使用TriggerRule创建一个条件依赖任务：

from airflow import DAG
from datetime import datetime
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.mysql_operator import MySqlOperator
from airflow.utils.trigger_rule import TriggerRule

dag = DAG(
    'example_dag',
    description='Example DAG',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    catchup=False
)

start = DummyOperator(task_id='start', dag=dag)
task_a = BashOperator(task_id='task_a', bash_command='echo "Task A"', dag=dag)
task_b = BashOperator(task_id='task_b', bash_command='echo "Task B"', trigger_rule=TriggerRule.ALL_SUCCESS, dag=dag)
task_c = BashOperator(task_id='task_c', bash_command='echo "Task C"', trigger_rule=TriggerRule.ONE_SUCCESS, dag=dag)
task_d = MySqlOperator(task_id='task_d', sql='SELECT * FROM table', trigger_rule=TriggerRule.ALL_FAILED, dag=dag)
task_e = PythonOperator(task_id='task_e', python_callable=my_function, trigger_rule=TriggerRule.ONE_FAILED, dag=dag)

end = DummyOperator(task_id='end', dag=dag)

start >> [task_a, task_b, task_c, task_d, task_e] >> end

在此示例中，task_a会在start之后运行，task_b和task_c需要task_a的成功完成才能运行，task_d需要所有前面的任务都失败才会运行，而task_e它只需要其中一个前置任务失败才会运行。

更多关于Airflow的条件依赖关系的用法和例子可以在官方文档中找到：https://airflow.apache.org