在Airflow中，可以使用PythonOperator和BranchPythonOperator来创建带有依赖关系的导入。

首先，定义每个任务的导入函数。这些函数可以是任何你需要的代码，例如导入数据、处理数据等。

然后，在DAG中使用PythonOperator和BranchPythonOperator来定义任务和依赖关系。

下面是一个示例代码：

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

def import_data():
    # 导入数据的代码
    print("Importing data...")

def process_data():
    # 处理数据的代码
    print("Processing data...")

def check_data():
    # 检查数据的代码，返回下一步任务的名称
    print("Checking data...")
    if condition:
        return 'import_data'
    else:
        return 'process_data'

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

with DAG('dependency_example', default_args=default_args, schedule_interval='@once') as dag:
    import_data_task = PythonOperator(
        task_id='import_data',
        python_callable=import_data
    )

    process_data_task = PythonOperator(
        task_id='process_data',
        python_callable=process_data
    )

    check_data_task = BranchPythonOperator(
        task_id='check_data',
        python_callable=check_data
    )

    import_data_task >> check_data_task
    process_data_task >> check_data_task

在上面的例子中，import_data和process_data函数是两个要执行的任务，check_data函数根据条件决定下一步执行哪个任务。

PythonOperator用于执行import_data和process_data函数，BranchPythonOperator用于执行check_data函数并根据返回的结果决定下一步执行哪个任务。

最后，通过>>操作符将任务之间的依赖关系定义在DAG中。

在这个例子中，import_data_task和process_data_task任务都依赖于check_data_task任务。如果check_data函数返回import_data，则import_data_task任务将在check_data_task任务之后执行；如果check_data函数返回process_data，则process_data_task任务将在check_data_task任务之后执行。