在Airflow中，可以使用BranchPythonOperator和DummyOperator来实现在第一个操作符完成后并行启动其他操作符。

首先，我们需要定义一个Python函数，该函数将在第一个操作符完成后决定下一步要执行的操作符。接下来，我们使用BranchPythonOperator来创建一个任务，该任务将调用这个函数并返回要执行的操作符的任务ID。然后，我们使用DummyOperator来创建并行的操作符。

下面是一个示例代码：

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

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

def decide_next_task(**kwargs):
    # 在这里编写决定下一步要执行的操作符的逻辑
    # 返回要执行的操作符的任务ID
    if some_condition:
        return 'task1'
    else:
        return 'task2'

with DAG('parallel_dag', schedule_interval='@daily', default_args=default_args, catchup=False) as dag:

    start_task = DummyOperator(task_id='start_task')

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

    task1 = DummyOperator(task_id='task1')
    task2 = DummyOperator(task_id='task2')

    end_task = DummyOperator(task_id='end_task')

    start_task >> branch_task
    branch_task >> [task1, task2] >> end_task

在这个示例中，我们首先创建了一个名为start_task的DummyOperator作为DAG的起始点。然后，我们创建了一个名为branch_task的BranchPythonOperator，该任务将调用decide_next_task函数来决定下一步要执行的操作符。然后，我们创建了两个名为task1和task2的DummyOperator，它们将在并行执行。最后，我们创建了一个名为end_task的DummyOperator作为DAG的结束点。

通过将任务之间的依赖关系设置为start_task >> branch_task和branch_task >> [task1, task2] >> end_task，我们确保了在start_task完成后，并行地启动task1和task2，然后再启动end_task。

请注意，decide_next_task函数需要根据您的特定需求进行定制。根据您的条件逻辑，您可以选择执行不同的操作符。