并行排序通常使用并行计算的方法来加快排序的速度。其中一种常见的方法是使用并行归并排序，该方法可以在O(log n)的时间复杂度内完成排序。

下面是一个使用并行归并排序的示例代码：

import multiprocessing

def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr

    mid = len(arr) // 2
    left = arr[:mid]
    right = arr[mid:]

    with multiprocessing.Pool(2) as pool:
        left_sorted = pool.apply_async(merge_sort, [left])
        right_sorted = pool.apply_async(merge_sort, [right])

        left_sorted = left_sorted.get()  # 等待左边数组排序完成
        right_sorted = right_sorted.get()  # 等待右边数组排序完成

    return merge(left_sorted, right_sorted)

def merge(left, right):
    result = []
    i = j = 0

    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] <= right[j]:
            result.append(left[i])
            i += 1
        else:
            result.append(right[j])
            j += 1

    result.extend(left[i:])
    result.extend(right[j:])

    return result

if __name__ == '__main__':
    arr = [5, 3, 8, 4, 2, 9, 1, 6, 7]

    sorted_arr = merge_sort(arr)
    print(sorted_arr)

在上面的代码中，我们首先将待排序的数组分成两半，然后使用multiprocessing.Pool创建一个进程池。然后，我们使用apply_async方法并行地对两个子数组进行排序。最后，我们使用merge函数将左右两个已排序的子数组合并成一个有序数组。

需要注意的是，由于Python的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL），多线程并不能真正实现并行计算。因此，为了实现真正的并行排序，我们使用了multiprocessing模块中的进程池来实现并行计算。