在Airflow中，可以使用trigger_rule参数来等待前一个DAG运行完成。trigger_rule参数定义在DAG定义中的每个Task之间，可以设置为以下几个选项之一：

1. all_success: 默认值，表示所有上游任务都成功后才会触发当前任务。
2. all_failed: 表示所有上游任务都失败后才会触发当前任务。
3. one_success: 表示只要有一个上游任务成功就会触发当前任务。
4. one_failed: 表示只要有一个上游任务失败就会触发当前任务。
5. none_failed: 表示只要没有上游任务失败就会触发当前任务。

下面是一个示例代码，演示了如何使用trigger_rule参数来等待前一个DAG运行完成：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

def task1():
    print("Task 1")

def task2():
    print("Task 2")

def task3():
    print("Task 3")

# 定义DAG
with DAG("my_dag", start_date=datetime(2022, 1, 1)) as dag:
    # 定义三个任务，设置它们的trigger_rule参数为all_success
    t1 = PythonOperator(task_id="task1", python_callable=task1, trigger_rule="all_success")
    t2 = PythonOperator(task_id="task2", python_callable=task2, trigger_rule="all_success")
    t3 = PythonOperator(task_id="task3", python_callable=task3, trigger_rule="all_success")

    # 设置任务之间的依赖关系
    t1 >> t2 >> t3

在上述示例中，task1会在上一个DAG运行成功后触发，然后task2会在task1成功后触发，最后task3会在task2成功后触发。如果任何一个任务失败，后续任务将不会触发。