并行化反序列化步骤的解决方法可以通过使用多线程或多进程来实现并行化处理。下面是一个使用多线程的示例代码：

import json
import threading

def parallel_deserialize(data, results):
    result = json.loads(data)
    
    # 将结果存储到共享的结果列表中
    results.append(result)

# 假设有一个包含多个序列化数据的列表
serialized_data = ['{"name": "Alice", "age": 25}', '{"name": "Bob", "age": 30}']

# 创建一个共享结果列表
results = []

# 创建线程列表
threads = []

# 创建线程进行并行处理
for data in serialized_data:
    thread = threading.Thread(target=parallel_deserialize, args=(data, results))
    thread.start()
    threads.append(thread)

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()

# 打印结果
print(results)

上述代码创建了一个parallel_deserialize函数，该函数接受一个序列化的数据字符串和一个结果列表作为参数。在函数内部，使用json.loads方法将序列化的数据反序列化为Python对象，并将结果存储到共享的结果列表中。

然后，创建一个共享的结果列表results，用于存储反序列化的结果。

接下来，创建线程列表threads，用于存储所有的线程。

然后，使用循环遍历序列化数据列表serialized_data，为每个数据字符串创建一个线程，并使用threading.Thread类创建线程对象。线程的目标函数是parallel_deserialize，参数是当前的数据字符串和结果列表。然后，启动线程并将线程对象添加到线程列表中。

在所有线程创建完毕后，使用循环遍历线程列表，并使用join方法等待所有线程完成执行。

最后，打印结果列表results，即并行化反序列化的结果。