并行编程与计算是指通过同时执行多个计算任务来提高计算效率的一种编程方法。下面是一个使用Python的示例代码，演示了如何使用并行编程实现计算任务的并行执行：

import multiprocessing

# 定义一个计算任务的函数
def calculate_square(number):
    return number * number

if __name__ == "__main__":
    # 创建一个进程池
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 定义待计算的数据
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

    # 使用进程池中的进程并行执行计算任务
    results = pool.map(calculate_square, numbers)

    # 输出结果
    print(results)

在上述代码中，我们定义了一个calculate_square函数，该函数用于计算一个数的平方。然后，我们创建了一个进程池pool，并将待计算的数据numbers传给pool.map()函数，该函数会并行地将数据分配给进程池中的进程进行计算。最后，我们通过print()函数输出计算结果。

需要注意的是，在Windows操作系统上，必须将主程序的代码放在if __name__ == "__main__":语句块中，以避免创建子进程时出现问题。

这只是一个简单的示例，实际应用中可能涉及更复杂的计算任务和数据处理。并行编程与计算能够极大地提高计算效率，但也需要注意合理地利用系统资源和任务分配，避免出现资源竞争和数据冲突等问题。