在Python中，可以使用并发编程来实现对数千个操作的并行执行。其中一个解决方案是使用Python中的concurrent.futures模块。

import concurrent.futures

# 定义一个函数，用于在并行执行时处理每个操作
def process_operation(operation):
    # 执行操作的代码
    return result

# 创建一个线程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    # 将所有操作提交给线程池
    future_results = [executor.submit(process_operation, operation_data) for operation_data in operations_data_list]

# 获取执行结果
results = []
for future in concurrent.futures.as_completed(future_results):
    result = future.result()
    results.append(result)

# 所有操作已经并行执行完成，可以继续在后面的代码中处理执行结果

上述例子中，operations_data_list包含了需要执行的所有操作，每个操作可以有自己的数据和参数。process_operation函数是用于执行每一个操作的代码，如果需要的话，可以将每个操作定义为一个函数并将其传递给submit()方法。在线程池中，每个操作将会并行执行。

as_completed()方法将会返回一个生成器，该生成器的元素是已经完成执行的线程的Future对象。可以通过循环这个生成器，并调用result()方法以获取每个操作的结果。所有的操作结果将会存储在results列表中。当所有操作完成后，results将包含所有操作的结果。

这种方法允许程序并行执行数千个操作，然后在结尾处等待所有操作完成，以便进一步处理结果。