以下是一个保持BFS搜索路径的示例代码：

from collections import deque

def bfs(graph, start, end):
    # 创建一个队列，用于存储搜索路径
    queue = deque()
    # 将起始节点添加到队列中
    queue.append([start])
    # 创建一个集合，用于存储已访问的节点
    visited = set()

    while queue:
        # 从队列中取出路径
        path = queue.popleft()
        # 获取路径的最后一个节点
        node = path[-1]
        # 如果该节点是目标节点，返回路径
        if node == end:
            return path
        # 如果该节点未被访问过，将其添加到已访问集合中，并将其邻居节点添加到队列中
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            neighbors = graph[node]
            for neighbor in neighbors:
                new_path = list(path)
                new_path.append(neighbor)
                queue.append(new_path)
    
    # 如果没有找到路径，则返回None
    return None

# 示例图形表示
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

start_node = 'A'
end_node = 'F'

result = bfs(graph, start_node, end_node)
print(result)

在上述代码中，我们使用一个队列来存储搜索路径。每当我们从队列中取出一个路径时，我们将其最后一个节点作为当前节点，并将其邻居节点添加到队列中。为了保持BFS搜索的路径，我们使用了一个新的路径列表来存储当前路径，并在将邻居节点添加到队列中时更新它。最后，当我们找到目标节点时，我们返回该路径作为结果。如果没有找到路径，则返回None。

在示例中，我们创建了一个图形表示，并从节点A到节点F执行BFS搜索。搜索路径将保持为['A', 'C', 'F']，因为这是从起始节点A到目标节点F的最短路径。