要实现并行导出快照，可以使用多线程或多进程来同时处理多个任务。下面是一个使用Python的多线程示例：

import threading
import time

def export_snapshot(snapshot_id):
    # 导出快照的代码逻辑
    print(f"Exporting snapshot {snapshot_id}")
    time.sleep(1)  # 模拟导出快照的耗时操作
    print(f"Snapshot {snapshot_id} exported")

def parallel_export_snapshots(snapshot_ids):
    threads = []
    for snapshot_id in snapshot_ids:
        thread = threading.Thread(target=export_snapshot, args=(snapshot_id,))
        thread.start()
        threads.append(thread)
    
    for thread in threads:
        thread.join()

# 测试示例
snapshot_ids = [1, 2, 3, 4, 5]
parallel_export_snapshots(snapshot_ids)

在上述示例中，export_snapshot 函数用于导出单个快照，可以根据实际情况自定义具体的导出逻辑。parallel_export_snapshots 函数用于并行导出多个快照，它创建多个线程来处理每个快照，并等待所有线程完成。

你可以根据需要自行调整线程的数量，以控制并行度。注意，多线程的并行度受限于GIL（全局解释器锁），因此对于CPU密集型任务，使用多进程可能更合适。可以使用multiprocessing模块来实现多进程的并行导出快照。