在Python中，可以使用concurrent.futures模块的ThreadPoolExecutor来实现不需要自定义等待函数的并行异步调用。

下面是一个示例代码，展示了如何使用ThreadPoolExecutor实现并行异步调用：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def task1():
    print("Start task 1")
    time.sleep(2)  # 模拟耗时操作
    print("End task 1")

def task2():
    print("Start task 2")
    time.sleep(3)  # 模拟耗时操作
    print("End task 2")

def task3():
    print("Start task 3")
    time.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    print("End task 3")

# 创建线程池执行器
with ThreadPoolExecutor() as executor:
    # 提交任务到线程池
    future1 = executor.submit(task1)
    future2 = executor.submit(task2)
    future3 = executor.submit(task3)

    # 等待所有任务完成
    # 不需要自定义等待函数，使用`concurrent.futures.wait`等待所有任务完成
    done, not_done = wait([future1, future2, future3], return_when='ALL_COMPLETED')

    print("All tasks are completed")

在上述示例中，我们定义了三个任务task1、task2和task3，分别模拟耗时操作。然后，我们使用ThreadPoolExecutor创建线程池执行器，并使用executor.submit方法将任务提交到线程池中。

最后，我们使用concurrent.futures.wait等待所有任务完成，不需要自定义等待函数。wait函数返回两个集合：done和not_done，我们可以根据需要对这两个集合进行处理。

注意，在使用ThreadPoolExecutor时，也可以通过executor.map方法一次性提交多个任务，并自动返回结果。但是，executor.map方法会阻塞主线程，直到所有任务执行完成。如果需要实现并行异步调用，可以使用executor.submit方法提交任务，并使用wait函数等待任务完成。

希望以上解决方法对您有所帮助！