下面是一个使用Python并行地查找.txt文件中单词的示例代码：

import concurrent.futures

def find_words(filename, word):
    count = 0
    with open(filename, 'r') as file:
        for line in file:
            count += line.count(word)
    return count

if __name__ == '__main__':
    filename = 'text.txt'  # 修改为你要查找的文件名
    word = 'example'  # 修改为你要查找的单词

    # 使用线程池并行处理任务
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 获取文件大小以确定分块大小
        file_size = executor.submit(lambda: sum(1 for _ in open(filename, 'r')))
        chunk_size = file_size.result() // executor._max_workers

        # 分块读取文件，并在不同线程中处理每个块
        futures = []
        with open(filename, 'r') as file:
            while True:
                chunk = file.readlines(chunk_size)
                if not chunk:
                    break
                future = executor.submit(find_words, chunk, word)
                futures.append(future)

        # 获取每个线程的结果并计算总数
        total_count = sum(future.result() for future in futures)

    print(f'Total count of "{word}" in "{filename}" is {total_count}.')

请注意，这个示例代码使用Python的concurrent.futures模块来实现并行处理。它使用Thread Pool Executor来创建线程池，并根据文件大小分块读取文件。然后，它在不同的线程中并行地处理每个文件块，并收集结果。最后，它计算结果的总数并打印输出。

在代码中，你需要将filename变量修改为你要查找的.txt文件的路径和文件名。你也需要将word变量修改为你要查找的单词。

请注意，并行处理适用于大文件和需要较长时间处理的情况。对于较小的文件和较快的处理任务，串行处理可能更快和更简单。