以下是一个使用Airflow外部任务传感器的代码示例：

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.sensors.external_task_sensor import ExternalTaskSensor

# 定义DAG的默认参数
default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=1),
}

# 定义DAG
dag = DAG(
    'external_task_sensor_example',
    default_args=default_args,
    description='An example DAG with external task sensor',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

# 定义一个外部任务传感器，用于等待外部任务完成
task_sensor = ExternalTaskSensor(
    task_id='wait_for_external_task',
    external_dag_id='external_dag_id',  # 外部DAG的ID
    external_task_id='external_task_id',  # 外部任务的ID
    timeout=3600,  # 超时时间（以秒为单位）
    dag=dag,
)

# 定义一个PythonOperator任务，用于执行其他操作
def process_data():
    # 在这里执行其他操作，例如处理数据或运行其他任务
    print("Processing data...")

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

# 设置任务之间的依赖关系
task_sensor >> process_data_task

在上面的代码中，我们首先导入所需的模块和类。然后，我们定义了DAG的默认参数，包括所有任务共享的一些配置。接下来，我们定义了一个DAG对象，并指定了DAG的名称、默认参数、描述和调度间隔。

然后，我们定义了一个外部任务传感器（ExternalTaskSensor），用于等待外部任务完成。我们需要指定外部DAG的ID和外部任务的ID，以及超时时间。外部任务传感器将等待指定的外部任务完成，然后才会继续执行后续任务。

接下来，我们定义了一个PythonOperator任务，用于执行其他操作。在这个示例中，我们只是打印一条消息，但你可以在这里执行任何其他操作，例如处理数据或运行其他任务。

最后，我们设置了任务之间的依赖关系，将外部任务传感器的输出连接到PythonOperator任务。这意味着当外部任务传感器等待的外部任务完成后，才会执行PythonOperator任务。

请根据你的实际需求修改代码中的外部DAG和任务的ID，并根据需要添加其他任务和依赖关系。