并行访问文件是指同时从多个线程或进程中访问同一个文件。下面是一个使用Python的示例，演示了如何并行访问文件：

import concurrent.futures

def process_file(file_name):
    with open(file_name, 'r') as file:
        # 在这里可以对文件进行处理
        # 例如读取文件内容、计算文件大小等等
        # 这里只是简单地示范如何统计文件行数
        line_count = sum(1 for line in file)
        return file_name, line_count

def main():
    file_names = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']
    
    # 使用concurrent.futures模块创建线程池
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 提交任务到线程池中
        # 每个任务会在一个独立的线程中执行
        future_to_file = {executor.submit(process_file, file_name): file_name for file_name in file_names}
        
        # 获取任务的返回结果
        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_file):
            file_name = future_to_file[future]
            try:
                file_name, line_count = future.result()
                print(f'{file_name}: {line_count} lines')
            except Exception as e:
                print(f'Error processing {file_name}: {str(e)}')

if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的示例中，我们使用了concurrent.futures模块来创建一个线程池，并提交文件处理任务到线程池中。每个任务都会在一个独立的线程中执行。通过as_completed函数获取已完成的任务，并处理其返回结果。

请注意，这只是一个示例，实际并行访问文件时仍需要注意文件的读写一致性和线程安全性。具体的实现方式可能因编程语言和操作系统而异。