要在Apache Airflow中将任务延迟一段时间，可以使用PythonOperator和datetime模块来实现。以下是一个示例代码：

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

def delay_task():
    # 在这里编写需要延迟执行的任务代码
    print("延迟任务执行")

def create_delayed_task(**kwargs):
    # 获取当前时间
    current_time = datetime.now()
    
    # 设置延迟时间为1小时
    delay_time = current_time + timedelta(hours=1)
    
    # 创建延迟任务
    delayed_task = PythonOperator(
        task_id='delayed_task',
        python_callable=delay_task,
        start_date=delay_time,
        dag=dag
    )
    
    # 返回延迟任务
    return delayed_task

# 创建DAG
dag = DAG(
    dag_id='delayed_task_dag',
    schedule_interval=None,
    start_date=datetime(2022, 1, 1)
)

# 创建延迟任务
delayed_task = create_delayed_task()

# 设置任务依赖关系
delayed_task

在上述示例代码中，首先定义了一个delay_task函数，这是需要延迟执行的任务代码。然后，定义了一个create_delayed_task函数，该函数用于创建延迟任务。在create_delayed_task函数中，首先获取当前时间，然后计算延迟时间为当前时间加上1小时。接下来，创建一个PythonOperator实例作为延迟任务，并设置start_date参数为延迟时间。最后，在dag中设置任务依赖关系，将延迟任务添加到DAG中。

这样，延迟任务将在指定的延迟时间后被触发执行。