在Apache Airflow中，可以使用BranchPythonOperator和PythonOperator来实现带有条件语句的任务流。下面是一个示例代码：

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

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

def check_condition(**kwargs):
    # 根据条件判断要执行的任务
    if condition:
        return 'task_a'
    else:
        return 'task_b'

def task_a(**kwargs):
    # 执行任务A的代码
    pass

def task_b(**kwargs):
    # 执行任务B的代码
    pass

# 定义DAG
dag = DAG(
    'conditional_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='0 0 * * *'
)

# 创建任务
check_condition_task = BranchPythonOperator(
    task_id='check_condition_task',
    python_callable=check_condition,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

task_a = PythonOperator(
    task_id='task_a',
    python_callable=task_a,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

task_b = PythonOperator(
    task_id='task_b',
    python_callable=task_b,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

# 设置任务的依赖关系
check_condition_task >> [task_a, task_b]

在上面的代码中，check_condition函数用于根据条件判断要执行的任务，返回任务的task_id。根据返回的task_id，通过依赖关系设置任务的执行顺序。这样，当DAG运行时，会先执行check_condition_task，然后根据返回的task_id执行相应的任务。

请注意，上述代码中的condition变量需要根据实际情况进行设置。此外，还需要根据实际需求设置任务的执行时间和依赖关系。