在Airflow中，可以使用Python的time模块来实现等待（休眠）任务的高效性。下面是一个示例代码：

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

def sleep(seconds):
    time.sleep(seconds)
    print(f"Waited for {seconds} seconds.")

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

with DAG('sleep_task', default_args=default_args, schedule_interval=None) as dag:
    task = PythonOperator(
        task_id='sleep_task',
        python_callable=sleep,
        op_args=[10],  # 休眠10秒钟
    )

在上面的示例中，我们创建了一个名为sleep_task的DAG，并定义了一个名为sleep的Python函数，该函数使用time.sleep()方法来实现等待（休眠）任务。然后，我们使用PythonOperator来创建一个名为sleep_task的任务，该任务调用了sleep函数，并传递了一个参数10，表示休眠10秒钟。

这样，当DAG运行时，sleep_task任务将会等待（休眠）10秒钟，然后打印出Waited for 10 seconds.的消息。

请注意，要在Airflow中使用上述代码示例，需要安装apache-airflow和apache-airflow-providers-cncf-kubernetes等相关依赖库。