Python中有多種方式可以實現并行處理，以下是一些常用的方法：

1. 使用多線程：Python提供了threading模塊，可以使用多線程來實現并行處理。多線程適用于IO密集型任務，但由于Python的全局解釋器鎖（GIL）的存在，多線程無法實現真正的并行執行。

import threading

def task():
    # 任務代碼

threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=task)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

2. 使用multiprocessing模塊：Python提供了multiprocessing模塊，可以使用多進程來實現并行處理。多進程適用于CPU密集型任務，每個進程都有自己的解釋器和GIL，可以實現真正的并行執行。

from multiprocessing import Process

def task():
    # 任務代碼

processes = []
for i in range(10):
    p = Process(target=task)
    processes.append(p)
    p.start()

for p in processes:
    p.join()

3. 使用concurrent.futures模塊：Python 3.2及以上版本提供了concurrent.futures模塊，可以使用ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor來實現并行處理。這兩個類封裝了線程池和進程池，可以方便地管理并行任務。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task():
    # 任務代碼

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    results = [executor.submit(task) for _ in range(10)]

for result in results:
    result.result()

以上是一些常用的并行處理方法，可以根據具體需求選擇合適的方法來實現并行處理。