在Airflow中，条件任务可以使用BranchPythonOperator或PythonOperator结合if语句来实现。下面是一个示例，展示了如何在Airflow中创建一个条件任务：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import BranchPythonOperator
from datetime import datetime

def check_condition():
    # 检查条件
    condition = True
    if condition:
        return 'task_a'
    else:
        return 'task_b'

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

with DAG('conditional_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
    start_task = DummyOperator(task_id='start_task')
    
    condition_task = BranchPythonOperator(
        task_id='condition_task',
        python_callable=check_condition
    )
    
    task_a = DummyOperator(task_id='task_a')
    task_b = DummyOperator(task_id='task_b')
    
    end_task = DummyOperator(task_id='end_task')
    
    start_task >> condition_task
    condition_task >> [task_a, task_b] >> end_task

在这个例子中，我们定义了一个DAG，其中包括了一个条件任务。条件任务的python_callable是一个函数check_condition()，该函数根据特定条件返回任务的名称。在这个例子中，我们假设条件为True，所以check_condition()函数返回'task_a'，因此任务会执行task_a。如果条件为False，则会执行task_b。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的实际需求和条件编写更复杂的条件逻辑。