Airflow是一个开源的工作流平台，可以创建、调度和监控数据管道。Taskflow是Airflow的一个模块，用于定义和运行多个任务。其中，运行多个任务时可以使用并行方式，在这里称为'parallel”。

Taskflow中定义任务是通过创建Operator对象进行的，而使用并行方式运行多个Task则需要使用DAG对象。下面是一个使用并行方式运行多个任务的代码示例：

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

# 定义一个DAG对象
dag = DAG(dag_id='parallel_dag', schedule_interval=None, start_date=datetime(2021, 1, 1))

# 定义三个需要运行的任务
def task_a():
    print('Task A')

def task_b():
    print('Task B')

def task_c():
    print('Task C')

# 创建三个Operator对象，分别对应定义的三个任务
operator_a = PythonOperator(task_id='task_a', python_callable=task_a, dag=dag)
operator_b = PythonOperator(task_id='task_b', python_callable=task_b, dag=dag)
operator_c = PythonOperator(task_id='task_c', python_callable=task_c, dag=dag)

# 使用DAG对象的set_downstream方法将三个任务并行运行
operator_a.set_downstream([operator_b, operator_c])

上述代码定义了一个DAG对象，并创建了三个需要运行的任务。然后，创建了三个Operator对象，分别对应定义的三个任务。最后，使用DAG对象的set_downstream方法将三个任务并行运行。

运行该代码，则可以看到三个任务同时被执行，并且任务输出的内容可以看到是交织在一起的，说明三个任务的执行顺序是没有固定的。