要解决"并行应用不比常规应用快的Python"的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 使用多线程：Python中的threading模块可以用于创建多个线程并发执行。以下是一个使用多线程的示例代码：

import threading

def process_data(data):
    # 处理数据的函数
    # ...

if __name__ == "__main__":
    data = [...]  # 待处理的数据

    threads = []
    for i in range(4):  # 创建4个线程
        t = threading.Thread(target=process_data, args=(data[i],))
        threads.append(t)
        t.start()

    for t in threads:
        t.join()

2. 使用多进程：Python中的multiprocessing模块可以用于创建多个进程并发执行。以下是一个使用多进程的示例代码：

import multiprocessing

def process_data(data):
    # 处理数据的函数
    # ...

if __name__ == "__main__":
    data = [...]  # 待处理的数据

    processes = []
    for i in range(4):  # 创建4个进程
        p = multiprocessing.Process(target=process_data, args=(data[i],))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

3. 使用并行计算库：Python中有一些并行计算库，如multiprocessing和concurrent.futures，可以简化并行应用的开发过程。以下是一个使用concurrent.futures库的示例代码：

import concurrent.futures

def process_data(data):
    # 处理数据的函数
    # ...

if __name__ == "__main__":
    data = [...]  # 待处理的数据

    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        executor.map(process_data, data)

这些方法可以帮助提高Python并行应用的执行速度，但具体的优化效果还取决于应用的性质和硬件环境。