文件传感器（filesensor）是Airflow中的一种传感器，用于检测文件是否存在或达到指定大小等条件。在使用Airflow TaskFlow API时，可以使用Python代码与文件传感器进行连接。

下面是一个示例代码，可以在TaskFlow中使用文件传感器：

from airflow.models import DAG
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.sensors.filesystem import FileSensor
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.task_group import TaskGroup
from typing import Tuple

default_args = {
    "owner": "airflow",
    "depends_on_past": False,
    "start_date": datetime(2021, 1, 1),
    "email": ["airflow@example.com"],
    "email_on_failure": False,
    "email_on_retry": False,
    "retries": 1,
    "retry_delay": timedelta(minutes=5),
}

with DAG(
    "example_file_sensor",
    default_args=default_args,
    description="Example DAG with File Sensor",
    schedule_interval=None,  # Replace with '@daily' for example
) as dag:
    start = DummyOperator(task_id="start")

    with TaskGroup("file_sensor_group") as file_sensor_group:
        file_sensor_task = FileSensor(
            task_id="file_sensor",
            filepath="path/to/file.txt",
            poke_interval=10,
        )

        def my_task():
            # Do some processing of the file
            print("File exists and is ready for processing!")

        my_task = PythonOperator(
            task_id="my_task",
            python_callable=my_task,
        )

        start >> file_sensor_task >> my_task

在上面的代码中，首先导入了文件传感器（FileSensor）和其他TaskFlow所需的组件。然后，定义了默认参数、创建了DAG，并定义了DAG的一些属性。接下来，创建两个任务，即“start”和“file_sensor_group”。

在“file_sensor_group”任务中，首先创建了一个文件传感器任务（file_sensor_task），用于检测指定路径下是否存在指定文件。然后定义了一个自定义的任务（my_task），用于处理文件。最后，使用PythonOperator将两个任务组装起来，确保文件传感器任务在自定义任务之前执行。

这样，就可以使用TaskFlow API与Airflow中的文件传感器进行连接。