以下是一个示例代码，展示了一个不返回对象的多数据类型解析器的解决方法：

def parse_data(data):
    if isinstance(data, str):
        return parse_string(data)
    elif isinstance(data, int):
        return parse_integer(data)
    elif isinstance(data, float):
        return parse_float(data)
    elif isinstance(data, list):
        return parse_list(data)
    elif isinstance(data, dict):
        return parse_dict(data)
    else:
        return None

def parse_string(data):
    # 解析字符串数据并返回
    # 示例中仅将字符串转为大写，实际解析过程可以更复杂
    return data.upper()

def parse_integer(data):
    # 解析整数数据并返回
    # 示例中仅将整数加上10，实际解析过程可以更复杂
    return data + 10

def parse_float(data):
    # 解析浮点数数据并返回
    # 示例中仅将浮点数乘以2，实际解析过程可以更复杂
    return data * 2

def parse_list(data):
    # 解析列表数据并返回
    # 示例中仅将列表中的每个元素加上1，实际解析过程可以更复杂
    return [item + 1 for item in data]

def parse_dict(data):
    # 解析字典数据并返回
    # 示例中仅将字典中每个值加上1，实际解析过程可以更复杂
    return {key: value + 1 for key, value in data.items()}

# 示例输入数据
data1 = "hello"
data2 = 123
data3 = 3.14
data4 = [1, 2, 3]
data5 = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}

# 解析数据并打印结果
print(parse_data(data1))
print(parse_data(data2))
print(parse_data(data3))
print(parse_data(data4))
print(parse_data(data5))

输出结果为：

HELLO
133
6.28
[2, 3, 4]
{'a': 2, 'b': 3, 'c': 4}

在示例代码中，parse_data() 函数根据输入数据的类型，调用相应的解析函数进行解析，并返回解析结果。对于不同类型的数据，可以编写不同的解析函数来实现特定的解析逻辑。在示例中，parse_string() 函数将字符串转为大写，parse_integer() 函数将整数加上10，parse_float() 函数将浮点数乘以2，parse_list() 函数将列表中的每个元素加上1，parse_dict() 函数将字典中每个值加上1。根据实际需求，可以编写更复杂的解析函数来处理不同类型的数据。