以下是一个使用并行发送请求并将更大的数据传递给异步工作函数的代码示例：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def process_data(data):
    # 在这里可以进行一些处理操作，比如解析数据、计算等
    # 这里只是简单地将数据打印出来
    print(data)

async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for url in urls:
            task = asyncio.ensure_future(fetch(session, url))
            tasks.append(task)
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        
        # 将数据传递给异步工作函数进行处理
        for response in responses:
            await process_data(response)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

在这个例子中，我们使用了aiohttp库来进行异步HTTP请求。fetch函数用于发送请求并返回响应的文本内容。process_data函数用于处理数据，这里只是简单地将数据打印出来，你可以根据实际需求进行相应的处理操作。

在main函数中，我们创建了一个ClientSession对象来管理HTTP会话。然后，我们创建了一个任务列表tasks，并使用asyncio.ensure_future函数将每个请求任务添加到列表中。接下来，我们使用asyncio.gather函数等待所有的请求任务完成，并将它们的响应内容存储在responses列表中。

最后，我们遍历responses列表，并将每个响应内容传递给process_data函数进行处理。在这个例子中，我们使用了await关键字来等待每个处理操作完成，以确保按顺序处理数据。你也可以根据实际需求进行相应的调整。