在Airflow中，可以使用外部传感器来等待DAG的结束。传感器可以检查外部资源的状态，并等待其满足特定条件。

下面是一个使用外部传感器等待DAG结束的示例代码：

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.contrib.sensors.file_sensor import FileSensor

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'wait_for_dag_completion',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=timedelta(days=1)
)

def process_data():
    # 在这里放置你的任务代码
    print("任务正在执行...")

wait_sensor = FileSensor(
    task_id='wait_for_file',
    filepath='/path/to/your/file',
    dag=dag
)

process_task = PythonOperator(
    task_id='process_data',
    python_callable=process_data,
    dag=dag
)

wait_sensor >> process_task

在上面的代码中，我们首先定义了一个FileSensor传感器，它会等待指定路径的文件出现。一旦文件出现，传感器将发出信号，然后触发process_data任务的执行。

你可以将FileSensor传感器替换为其他类型的传感器，如ExternalTaskSensor，以等待其他DAG的完成。你还可以根据需要调整传感器的参数，如等待的超时时间、轮询频率等。

请确保在代码中设置正确的文件路径或任务依赖关系，以使传感器能够正确地等待DAG的结束。