在 Python 中并行化循环可以使用多线程或多进程来实现。下面是两种解决方法的示例代码：

1. 使用多线程：

import threading

def process_data(data):
    # 处理数据的函数
    pass

def parallelize(data):
    num_threads = 4  # 设置线程数
    chunk_size = len(data) // num_threads  # 计算每个线程处理的数据大小

    # 创建线程列表
    threads = []
    for i in range(num_threads):
        start = i * chunk_size
        end = (i + 1) * chunk_size
        thread = threading.Thread(target=process_data, args=(data[start:end],))
        threads.append(thread)

    # 启动线程
    for thread in threads:
        thread.start()

    # 等待所有线程完成
    for thread in threads:
        thread.join()

# 调用并行化函数
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
parallelize(data)

2. 使用多进程：

import multiprocessing

def process_data(data):
    # 处理数据的函数
    pass

def parallelize(data):
    num_processes = 4  # 设置进程数
    chunk_size = len(data) // num_processes  # 计算每个进程处理的数据大小

    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)

    # 分配数据给进程池的任务
    results = []
    for i in range(num_processes):
        start = i * chunk_size
        end = (i + 1) * chunk_size
        result = pool.apply_async(process_data, args=(data[start:end],))
        results.append(result)

    # 获取结果
    for result in results:
        result.get()

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

# 调用并行化函数
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
parallelize(data)

这些示例代码展示了如何使用多线程和多进程来并行化 Python 循环。在实际应用中，需要根据具体的情况选择使用多线程或多进程，并根据硬件资源和任务需求进行调优。