在Airflow中，您可以使用ExternalTaskSensor传感器来在另一个传感器任务中使用传感器。下面是一个示例代码，演示如何在一个任务中等待另一个任务完成：

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.sensors import ExternalTaskSensor

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

dag = DAG(
    'sensor_example',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily',
)

task1 = DummyOperator(task_id='task1', dag=dag)

# 定义一个传感器任务，依赖于task1完成
task2 = ExternalTaskSensor(
    task_id='task2',
    external_dag_id='sensor_example',
    external_task_id='task1',
    mode='reschedule',
    poke_interval=60,  # 每60秒检查一次task1是否完成
    timeout=3600,  # 等待task1最长1小时
    dag=dag,
)

task3 = DummyOperator(task_id='task3', dag=dag)

task1 >> task2 >> task3

在上面的代码中，有三个任务：

• task1是一个虚拟任务（使用DummyOperator），它在DAG中起到一个起始点的作用。
• task2是一个传感器任务（使用ExternalTaskSensor），它依赖于task1任务的完成。external_dag_id参数指定了要等待的DAG ID，external_task_id参数指定了要等待的任务 ID。
• task3是一个虚拟任务，它在task2完成后执行。

在这个例子中，task2将等待task1完成，然后才会继续执行。传感器的mode参数设置为reschedule，这意味着如果task1没有完成，传感器将会定期重新调度自己以等待任务完成。poke_interval参数设置为60秒，表示每60秒检查一次任务的状态。timeout参数设置为3600秒，表示最长等待时间为1小时。

请根据您的实际需求调整传感器的超时时间和检查间隔。