将python代码转换为多处理以提高速度

我是多道处理新手，有人能帮我将下面的python代码转换为并行处理以提高速度吗。目前，46000条记录的名称比较需要22小时

代码

similar_names=pd.DataFrame()
#name_list1 = ['amar','amarnath','amnana'....46799 records]
for i in range(len(name)):
    st_time=time.time()
    values=[fuzz.token_sort_ratio(name_list[i],x) for x in name_list if x!=name[i]]
#    print(values)
    keys=[x for x in name_ if x!=name[i]]
    dict0=dict(zip(keys, values))
    dict_sorted=sorted(dict0.items(), key=lambda x: (x[1], x[0]),reverse=True)
#    print(dict_sorted)
    similar_names[name[i]]=dict_sorted[:5]