要进行并行长时间运行任务的时间优化，可以采用以下解决方法：

1. 使用多线程：将任务拆分成多个子任务，使用多个线程并行执行。这样可以利用多核处理器的优势，提高任务的执行效率。

示例代码：

import threading

def long_running_task():
    # 长时间运行的任务代码

# 创建多个线程并行执行任务
threads = []
for _ in range(5):
    t = threading.Thread(target=long_running_task)
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程执行完成
for t in threads:
    t.join()

2. 使用进程池：类似于多线程的方式，将任务拆分成多个子任务，使用多个进程并行执行。进程间的通信可以使用队列等方式来实现。

示例代码：

import multiprocessing

def long_running_task():
    # 长时间运行的任务代码

# 创建进程池，指定进程数量
pool = multiprocessing.Pool(processes=5)

# 使用进程池执行任务
for _ in range(5):
    pool.apply_async(long_running_task)

# 关闭进程池，等待所有任务完成
pool.close()
pool.join()

3. 使用并行计算库：如concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，可以方便地实现多线程和多进程并行执行任务。

示例代码：

import concurrent.futures

def long_running_task():
    # 长时间运行的任务代码

# 使用线程池执行任务
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = [executor.submit(long_running_task) for _ in range(5)]
    concurrent.futures.wait(futures)

# 使用进程池执行任务
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = [executor.submit(long_running_task) for _ in range(5)]
    concurrent.futures.wait(futures)

以上是几种常见的并行长时间运行任务的时间优化方法，可以根据具体需求选择适合的方式来提高任务执行效率。