在Apache Beam的Python SDK中，可以使用DoFn类的setup方法来实现DoFn.Setup的等效功能。setup方法在DoFn的实例化之前调用，可以用于初始化一些资源或设置一些全局变量。

下面是一个包含代码示例的解决方法：

import apache_beam as beam

class MyDoFn(beam.DoFn):
    def setup(self):
        # 在实例化之前进行一些初始化操作
        # 可以在这里设置全局变量或资源

    def process(self, element):
        # 处理每个元素的逻辑

pipeline = beam.Pipeline()

# 创建一个PCollection对象
input_data = pipeline | beam.Create([1, 2, 3, 4, 5])

# 应用DoFn并调用处理逻辑
output_data = input_data | beam.ParDo(MyDoFn())

# 运行Pipeline
result = pipeline.run()
result.wait_until_finish()

在上面的示例中，MyDoFn类继承自beam.DoFn，并实现了setup和process方法。在setup方法中，你可以进行一些初始化操作，例如设置全局变量或资源。process方法是DoFn的核心方法，处理每个输入元素的逻辑。然后，将MyDoFn应用到input_data上，并通过beam.ParDo调用处理逻辑。

最后，使用pipeline.run()运行Pipeline，并使用result.wait_until_finish()等待Pipeline完成执行。

请注意，setup方法是可选的，如果你不需要进行任何初始化操作，可以不实现它。