在Python中，实现多任务编程主要有三种方式：多进程、多线程和协程。下面我将分别介绍每种方式的设置方法。
多进程
Python的`multiprocessing`模块提供了多进程编程的支持。以下是使用多进程的基本步骤：
1. 导入`multiprocessing`模块。
2. 定义一个函数，该函数将作为子进程执行的任务。
3. 创建一个`Process`对象，将任务函数作为目标传入，并可以传递参数给任务函数。
4. 调用`start（）`方法启动子进程。
5. （可选）调用`join（）`方法等待子进程结束。
下面是一个简单的多进程示例：
```python
from multiprocessing import Process
def task（name）:
print（f'任务{name}正在运行'）
if __name__ == '__main__':
p1 = Process（target=task, args=（'A',））
p2 = Process（target=task, args=（'B',））
p1.start（）
p2.start（）
p1.join（）
p2.join（）
```
多线程
Python的`threading`模块提供了多线程编程的支持。以下是使用多线程的基本步骤：
1. 导入`threading`模块。
2. 定义一个函数，该函数将作为线程执行的任务。
3. 创建一个`Thread`对象，将任务函数作为目标传入，并可以传递参数给任务函数。
4. 调用`start（）`方法启动线程。
5. （可选）调用`join（）`方法等待线程结束。
下面是一个简单的多线程示例：
```python
from threading import Thread
def task（name）:
print（f'任务{name}正在运行'）
if __name__ == '__main__':
t1 = Thread（target=task, args=（'A',））
t2 = Thread（target=task, args=（'B',））
t1.start（）
t2.start（）
t1.join（）
t2.join（）
```
协程
Python的`asyncio`模块提供了协程编程的支持。协程是一种更轻量级的线程，适合IO密集型任务。以下是使用协程的基本步骤：
1. 导入`asyncio`模块。
2. 定义一个异步函数，该函数将作为协程执行的任务。
3. 使用`async def`关键字定义协程函数。
4. 在协程函数内部，使用`await`关键字调用其他协程或异步操作。
5. 创建一个`asyncio.Task`对象，将协程函数作为目标传入，并可以传递参数给协程函数。
6. 调用`Task`对象的`start（）`方法启动协程。
7. 使用`await`关键字等待协程结束。
下面是一个简单的协程示例：
```python
import asyncio
async def hello（name）:
print（f'Hello {name}'）
await asyncio.sleep（1）
print（f'{name} done'）
async def main（）:
task1 = asyncio.create_task（hello（'A'））
task2 = asyncio.create_task（hello（'B'））
await task1
await task2
asyncio.run（main（））
```
总结
多进程适合CPU密集型任务，因为每个进程都有独立的内存空间，可以充分利用多核CPU。
多线程适合IO密集型任务，因为线程共享内存空间，上下文切换开销较小。
协程适合IO密集型任务，且代码结构更简洁，适合异步编程模式。
根据具体的应用场景和需求，可以选择合适的多任务编程方式。