要实现并行化而不使用pickle，可以使用其他的并行化库，如multiprocessing或concurrent.futures。

下面是一个使用multiprocessing库进行并行化的示例代码：

import multiprocessing

def my_function(x):
    return x**2

if __name__ == '__main__':
    inputs = [1, 2, 3, 4, 5]
    
    # 创建一个进程池
    pool = multiprocessing.Pool()
    
    # 使用进程池的map方法并行地处理输入列表
    results = pool.map(my_function, inputs)
    
    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()
    
    print(results)

在上面的代码中，首先定义了一个简单的函数my_function，它接受一个参数并返回该参数的平方。然后，创建了一个输入列表inputs，其中包含要处理的数据。

接下来，通过multiprocessing.Pool()创建了一个进程池对象pool。使用进程池的map方法可以并行地将输入列表中的每个元素应用于函数my_function。最后，通过调用pool.close()和pool.join()关闭和等待进程池中的所有进程。

最后，打印出结果列表results，即每个输入元素经过处理后的结果。

请注意，在使用multiprocessing库时，函数my_function必须被定义在if __name__ == '__main__':条件下，以确保在多个进程中正确地执行。