Airflow条件调度是指根据特定条件来决定任务是否执行的调度方法。下面是一个基于Airflow的条件调度的代码示例：

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

def check_condition():
    # 检查条件的逻辑，返回 True 或 False
    # 这里可以根据自己的需求编写判断条件的代码
    condition = True
    return condition

def task_to_execute(**context):
    # 执行的任务逻辑
    print("Task executed!")

# 定义DAG
with DAG('condition_dag', start_date=datetime(2021, 1, 1), schedule_interval='@daily') as dag:
    
    # 定义条件检查任务
    check_condition_task = PythonOperator(
        task_id='check_condition',
        python_callable=check_condition
    )
    
    # 定义要执行的任务
    execute_task = PythonOperator(
        task_id='task_to_execute',
        python_callable=task_to_execute
    )
    
    # 设置条件依赖关系
    check_condition_task >> execute_task

在上面的示例中，首先定义了一个 check_condition 函数，用于检查特定条件是否满足。根据自己的需求，可以在这个函数中编写判断条件的逻辑，并返回一个布尔值。

然后，定义了一个 task_to_execute 函数，用于执行具体的任务逻辑。这里只是简单地打印一个信息，实际场景中可以根据需求编写具体的任务逻辑。

接着，在DAG中定义了两个任务，分别是 check_condition_task 和 execute_task。check_condition_task 使用 PythonOperator 来执行 check_condition 函数，而 execute_task 使用 PythonOperator 来执行 task_to_execute 函数。

最后，通过设置任务之间的依赖关系，即 check_condition_task >> execute_task，实现了根据条件来决定任务是否执行的调度机制。只有在条件满足时，才会执行 execute_task。

这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求，编写更复杂的条件判断逻辑，并在 task_to_execute 中执行具体的任务。