在Python中，可以使用concurrent.futures模块来实现并行循环日期时间的解决方法。下面是一个示例代码：

import datetime
import concurrent.futures

def process_date(date):
    # 在这里处理每个日期的代码逻辑
    print(f"Processing date: {date}")

# 创建一个日期范围
start_date = datetime.date(2022, 1, 1)
end_date = datetime.date(2022, 1, 10)
date_range = [start_date + datetime.timedelta(days=x) for x in range((end_date - start_date).days + 1)]

# 创建一个线程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    # 使用线程池并行处理日期
    executor.map(process_date, date_range)

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含日期范围的列表date_range，然后使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor创建了一个线程池。最后，使用executor.map方法来并行处理日期，其中process_date函数是每个日期的处理逻辑。

通过使用ThreadPoolExecutor，我们可以并行处理日期，以提高处理效率。注意，ThreadPoolExecutor还有一个max_workers参数，可以指定线程池的最大线程数，默认为系统的CPU核心数。根据实际情况可以适当调整该值。