要并行读取一个Python shelve对象，可以使用concurrent.futures模块来实现并行化的读取操作。以下是一个示例代码：

import shelve
import concurrent.futures

def read_shelve_item(key):
    with shelve.open('my_shelve.db', 'r') as db:
        return db[key]

if __name__ == '__main__':
    keys = ['key1', 'key2', 'key3']  # 要读取的键列表

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 使用线程池并行读取shelve对象的值
        results = executor.map(read_shelve_item, keys)

    for key, result in zip(keys, results):
        print(f'{key}: {result}')

在上面的例子中，我们首先定义了一个read_shelve_item函数，它使用shelve.open来打开shelve对象，并通过给定的键获取对应的值。然后，我们使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor创建一个线程池来执行并行读取操作。我们使用executor.map来将read_shelve_item函数应用到每个键上，返回一个迭代器results，其中包含了每个键对应的值。

最后，我们使用zip函数将键和对应的值进行配对，并打印出结果。注意，这里使用了with语句来确保shelve对象会在使用完后正确关闭。

需要注意的是，以上示例中使用的是线程池来实现并行读取。如果你的应用程序中已经使用了多进程，你也可以使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor来实现并行读取。只需将ThreadPoolExecutor替换为ProcessPoolExecutor即可。

另外，由于GIL（全局解释器锁）的存在，Python中的多线程并不能真正实现并行计算。如果你对性能要求较高，可以考虑使用多进程来实现并行读取操作。