在Airflow中，有三种方式可以实现工作流之间的分支或多路径逻辑：分支、单独的DAG和任务内的分支。这些方法每个都有自己的优势和劣势。

对于简单的工作流，建议使用分支操作，因为这种方法比较容易实现和维护。下面是使用分支操作的代码示例：

from airflow.models import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import BranchPythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 8, 1),
    'email': ['airflow@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG('branching_dag', default_args=default_args, catchup=False)

branching_task = BranchPythonOperator(
    task_id='branching',
    python_callable=lambda: 'branch_a' if True else 'branch_b',
    dag=dag,
)

branch_a_task = DummyOperator(
    task_id='branch_a',
    dag=dag,
)

branch_b_task = DummyOperator(
    task_id='branch_b',
    dag=dag,
)

branching_task >> [branch_a_task, branch_b_task]

如果分支条件比较复杂，或者想要更好地组织工作流，可以使用单独的DAG。这样可以将相关的任务分组，并将它们放在一个文件中，使代码易于管理。下面是使用单独的DAG的代码示例：

# In dag_one.py

from airflow.models import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 8, 1),
    'email': ['airflow@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG('dag_one', default_args=default_args, catchup=False)

task_a = BashOperator(
    task_id='task_a',
    bash_command='echo "Hello from task_a"',
    dag=dag,
)

task_b = BashOperator(
    task_id='task_b',
    bash_command='echo "Hello from task_b"',
    dag=dag,
)

task_a >> task_b

# In dag_two.py

from airflow.models import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args