在Airflow中可以通过设置任务之间的 Dependencies来确定任务执行顺序，从而确定任务之间的延迟时间。例如，可以在DAG（Directed Acyclic Graph）中使用set_upstream()和set_downstream()方法来定义任务之间的依赖关系和执行顺序。

另外，可以使用Airflow的Operator来手动设置执行时间和延迟时间。例如，使用PythonOperator可以在任务执行时添加sleep()函数，以设定任务之间的延迟时间。如下所示：

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

default_args = { 'owner': 'airflow', 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime(2022, 1, 1), 'email_on_failure': False, 'email_on_retry': False, 'retries': 1, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), }

dag = DAG( 'example_dag', default_args=default_args, description='A simple tutorial DAG', schedule_interval=timedelta(days=1), )

def first_task(): time.sleep(60) # 60秒延迟 print('This is the first task')

def second_task(): time.sleep(300) # 300秒延迟 print('This is the second task')

t1 = PythonOperator( task_id='first_task', python_callable=first_task, dag=dag, )

t2 = PythonOperator( task_id='second_task', python_callable=second_task, dag=dag, )

t2.set_upstream(t1) # second_task依赖于first_task

这段代码中定义了两个PythonOperator任务，即first_task和second_task。在这两个任务的执行函数中，使用了time.sleep()函数来模拟两个任务之间的延迟时间，分别为60秒和300秒。在设置任务之间的依赖关系时，将second_task设置为依赖于first_task，从而保证这两个任务按照指定的顺序执行。

需要注意的是，如果任务之间的延迟时间过长，可能会影响整个DAG的执行时间，从而导致调度不准确或执行失败。因此，在设置任务之间的延迟时间时，需要谨慎考虑，避免