并行处理比串行处理时间更长，同时跳过处理一些条目的解决方法可以通过使用多线程来实现。以下是一个示例代码：

import threading

def process_item(item):
    # 处理单个条目的逻辑
    print(f"Processing item: {item}")

def process_items(items, skip_items):
    threads = []

    for i, item in enumerate(items):
        if i in skip_items:
            continue

        # 创建一个线程来处理每个条目
        t = threading.Thread(target=process_item, args=(item,))
        t.start()
        threads.append(t)

    # 等待所有线程处理完毕
    for t in threads:
        t.join()

# 测试数据
items = [1, 2, 3, 4, 5]
skip_items = [1, 3]

# 并行处理所有条目，跳过指定的条目
process_items(items, skip_items)

在上面的示例中，process_item函数表示处理单个条目的逻辑。process_items函数接收一个items列表和一个skip_items列表作为参数，items表示需要处理的所有条目，skip_items表示需要跳过处理的条目的索引。

在process_items函数中，我们创建一个线程来处理每个条目，如果该条目的索引在skip_items列表中，则跳过处理该条目。所有的线程都被加入到一个threads列表中，然后使用join方法等待所有线程处理完毕。

通过使用多线程，可以并行处理条目，并且可以跳过处理一些指定的条目，以提高处理效率。但是需要注意的是，并行处理可能会导致一些并发问题，需要根据具体情况进行适当的线程同步措施。