要实现不同参数的函数的并行处理，可以使用多线程或多进程来实现。下面是使用Python的多线程和多进程的代码示例：

1. 多线程示例

import threading

# 定义一个函数，接收参数并进行处理
def process_data(param):
    # 处理参数的逻辑
    print(f"Processing data with param: {param}")

# 定义参数列表
params = [1, 2, 3, 4, 5]

# 创建线程列表
threads = []

# 创建并启动线程
for param in params:
    t = threading.Thread(target=process_data, args=(param,))
    t.start()
    threads.append(t)

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

2. 多进程示例

from multiprocessing import Pool

# 定义一个函数，接收参数并进行处理
def process_data(param):
    # 处理参数的逻辑
    print(f"Processing data with param: {param}")

# 定义参数列表
params = [1, 2, 3, 4, 5]

# 创建进程池
pool = Pool()

# 使用进程池并行处理参数列表
pool.map(process_data, params)

# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()

以上两个示例分别使用了多线程和多进程来实现并行处理不同参数的函数。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程适用于CPU密集型任务。根据实际需求选择合适的方式来进行并行处理。