在Python中，可以使用多线程、多进程或异步编程来实现并行计算，这里以多线程为例，详细解释如何进行并行计算。

1、导入所需库

需要导入Python的threading库，用于创建和管理线程。

import threading

2、定义任务函数

接下来，定义一个函数，这个函数将作为线程的任务，在这个例子中，我们将计算斐波那契数列的前n项。

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n1) + fibonacci(n2)

3、创建线程列表

创建一个线程列表，用于存储将要执行的任务。

threads = []

4、创建并启动线程

使用threading.Thread类创建线程对象，并将任务函数和参数传递给它，然后调用线程对象的start()方法启动线程。

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=fibonacci, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

5、等待所有线程完成

使用join()方法等待所有线程完成。

for t in threads:
    t.join()

6、输出结果

在主线程中，可以打印计算结果。

print("Fibonacci sequence:")
for i in range(10):
    print(f"fibonacci({i}) = {fibonacci(i)}")

将以上代码整合到一起：

import threading
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n1) + fibonacci(n2)
threads = []
results = [0] * 10
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=lambda i: results.__setitem__(i, fibonacci(i)), args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()
for t in threads:
    t.join()
print("Fibonacci sequence:")
for i in range(10):
    print(f"fibonacci({i}) = {results[i]}")

这样，我们就实现了一个简单的并行计算斐波那契数列的程序，当然，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。