在Python中進行并行計算求和可以通過使用多進程或多線程來實現。以下是使用多進程和多線程的示例代碼：

1. 使用多進程：

import multiprocessing

def sum_worker(data_chunk, result_queue):
    result = sum(data_chunk)
    result_queue.put(result)

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
chunk_size = len(data) // 4

result_queue = multiprocessing.Queue()
processes = []

for i in range(4):
    start = i * chunk_size
    end = start + chunk_size
    p = multiprocessing.Process(target=sum_worker, args=(data[start:end], result_queue))
    processes.append(p)
    p.start()

for p in processes:
    p.join()

total_sum = 0
while not result_queue.empty():
    total_sum += result_queue.get()

print(total_sum)

2. 使用多線程：

import threading

def sum_worker(data_chunk, result_list):
    result = sum(data_chunk)
    result_list.append(result)

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
chunk_size = len(data) // 4

result_list = []
threads = []

for i in range(4):
    start = i * chunk_size
    end = start + chunk_size
    t = threading.Thread(target=sum_worker, args=(data[start:end], result_list))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

total_sum = sum(result_list)
print(total_sum)

這些代碼示例中，將數據分成4個部分，然后分別使用多進程和多線程來計算每個部分的和，最后將結果匯總得到總和。在實際應用中，可以根據需要調整數據分割的方式和線程/進程數量來實現更高效的并行計算。