要使用Airflow的BranchPythonOperator和分支后继续的功能，可以按照以下步骤操作：

1. 导入必要的模块和类：

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

2. 创建一个DAG对象：

dag = DAG(
    'branch_python_operator_example',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval='@daily'
)

3. 定义一个函数来决定下一步要执行的分支：

def decide_next_task(**kwargs):
    # 在这里编写决定下一步要执行的逻辑
    condition = True  # 根据实际情况设置条件
    if condition:
        return 'task_a'
    else:
        return 'task_b'

4. 创建BranchPythonOperator和两个DummyOperator，分别代表分支任务和后继任务：

branch_task = BranchPythonOperator(
    task_id='branch_task',
    provide_context=True,
    python_callable=decide_next_task,
    dag=dag
)

task_a = DummyOperator(task_id='task_a', dag=dag)
task_b = DummyOperator(task_id='task_b', dag=dag)

5. 定义任务之间的依赖关系：

branch_task >> [task_a, task_b]

完整的示例代码如下所示：

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

def decide_next_task(**kwargs):
    # 决定下一步要执行的逻辑
    condition = True  # 根据实际情况设置条件
    if condition:
        return 'task_a'
    else:
        return 'task_b'

dag = DAG(
    'branch_python_operator_example',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval='@daily'
)

branch_task = BranchPythonOperator(
    task_id='branch_task',
    provide_context=True,
    python_callable=decide_next_task,
    dag=dag
)

task_a = DummyOperator(task_id='task_a', dag=dag)
task_b = DummyOperator(task_id='task_b', dag=dag)

branch_task >> [task_a, task_b]

在这个示例中，decide_next_task函数根据某个条件决定下一步要执行的分支任务。BranchPythonOperator根据该函数的返回值来选择下一个任务，然后通过依赖关系将任务链接在一起。