解决方法一：使用多线程

多线程是一种并行处理的方式，可以避免在等待中返回的问题。下面是一个使用多线程的示例代码：

import threading

# 定义一个函数，用于并行处理的任务
def process_data(data):
    # 处理数据的代码

# 创建多个线程，每个线程处理不同的数据
data_list = [data1, data2, data3] # 假设有三个数据需要处理
threads = []

for data in data_list:
    thread = threading.Thread(target=process_data, args=(data,))
    thread.start()
    threads.append(thread)

# 等待所有线程执行完毕
for thread in threads:
    thread.join()

# 所有数据处理完成后的后续操作

使用多线程可以同时处理多个任务，避免了等待的情况，提高了程序的运行效率。

解决方法二：使用异步编程

异步编程是另一种并行处理的方式，可以通过协程或异步IO来实现。下面是一个使用协程的示例代码：

import asyncio

# 定义一个协程函数，用于并行处理的任务
async def process_data(data):
    # 处理数据的代码

# 创建一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()

# 创建一个协程任务列表
tasks = [process_data(data) for data in data_list] # 假设有三个数据需要处理

# 并行执行协程任务
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))

# 所有数据处理完成后的后续操作

# 关闭事件循环
loop.close()

使用异步编程可以将多个任务并行处理，提高程序的运行效率，并且避免了等待的情况。