在Python中并行化循环可以使用多线程或多进程来实现。下面是使用multiprocessing库和concurrent.futures库两种常用的方法：

使用multiprocessing库：

import multiprocessing

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

if __name__ == '__main__':
    data = [...]  # 待处理的数据

    pool = multiprocessing.Pool()
    pool.map(process_data, data)
    pool.close()
    pool.join()

使用concurrent.futures库：

import concurrent.futures

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

if __name__ == '__main__':
    data = [...]  # 待处理的数据

    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        executor.map(process_data, data)

这两种方法都能够将任务分配给多个进程或线程来并行执行循环中的任务。multiprocessing库使用的是多进程，而concurrent.futures库可以根据需求选择使用多线程或多进程。具体使用哪种方法取决于你的任务和计算机的资源情况。