Как переделать такое в параллельное выполнение?

На документации питона, https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html#example-parallel-executio... в этой секции, про параллельное выполнение, можно потом вызвать коллбек.

А как мне оттуда потом получить список результатов?

 File "test.py", line 5
    async def factorial(name, number):
            ^
SyntaxError: invalid syntax

Python 3.4

Там в документации сверху написано что синтакс был добавлен с версии 3.5, есть возможность обновиться?

есть возможность обновиться?

только с исходников
Debian 8

На всякий случай если получится обновиться то:

import asyncio
import random

async def factorial(name):
    return list(range(random.randrange(5, 10)))

async def main():
   results = await asyncio.gather(
       factorial("A"),
       factorial("B"),
       factorial("C"),
       )

   # results are in the same order as was specified in call to `aysncio.gather()`
   for letter, result in zip(['A', 'B', 'C'], results):
       print('Result for', letter, '-', result)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
loop.close()

только с исходников

почитай про asyncio. В 3.4 там есть декоратор который впоследствии стал ключевым словом async

Да,использовал этот синтаксис:
https://docs.python.org/3.4/library/asyncio-task.html#example-parallel-execut...

Но как вернуть список так и не разобрался пока

И ещё:

loop.close() обязателен?
Без него цикл вроде работает. А с ним
Task was destroyed but it is pending!

Это будет работать параллельно только если в factorial нет блокирующего кода, всё под await. т.е. в его случае нужен какой-нить асинхронный драйвер для бд типа asyncpg/aiopg/motor.

Данные из БД получаются ДО того кода, который я хочу запараллелить. Но внутри есть парсинг сайтов. Это тоже блокирующий код?

Да. Можешь через https://github.com/rkern/line_profiler посмотреть на что время тратится.

По теме - что мешает использовать https://docs.python.org/3.4/library/concurrent.futures.html#processpoolexecutor или Pool.map https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html

Передавай данные туда по одному или весь список, или бери из очереди.

Почему ты используешь range(len( вместо инерации по самому списку?

Мешает pickle, который не умеет во вложенные функции

pickle.PicklingError: Can't pickle <function func_1.<locals>.func_inner at 0x7f81adad1b70>: attribute lookup func_inner on forks failed

А зачем тебе вложенная функция?

Короче, анонимус, тебе спасибо. Переделал это под синтаксис Python 3.4 и все работает

Есть же pyenv