df_list = pool.map(cal_all_etf_data, sorted(etf_list))

### 回答1：
df_list 是一个列表，其中包含使用 map 函数处理 etf_list 中每个元素所得到的结果。其中，pool 是一个 Python 的多进程池，cal_all_etf_data 是一个函数，etf_list 是一个已排序的列表。

翻译的有点生硬，具体意思是：使用 Python 多进程池的 map 函数处理 etf_list 中的所有元素，并将结果存储在 df_list 列表中。

### 回答2：
这段代码的作用是使用多进程池来并行地调用函数`cal_all_etf_data`来处理`etf_list`中的每个元素，并以排序后的顺序返回结果。

`df_list`是一个变量，用于存储函数调用返回的结果。`df_list`是一个列表，其长度与`etf_list`相同。每个元素是一个调用`cal_all_etf_data`函数返回的数据帧。

`pool.map`表示使用线程池对象`pool`的`map`方法，将`cal_all_etf_data`函数应用到`etf_list`中的每个元素上，并返回结果列表。

`sorted(etf_list)`表示对`etf_list`进行排序，以确保并行处理时的顺序一致性。

总的来说，这段代码的目的是通过使用多进程并行处理来提高效率，将`etf_list`中的每个元素作为参数传递给`cal_all_etf_data`函数，并将结果按照原始列表的顺序存储在`df_list`中。

### 回答3：
这段代码的作用是使用线程池来调用函数`cal_all_etf_data`，并对`etf_list`进行排序后进行处理。

首先，`etf_list`是一个需要处理的集合，包含一些ETF数据。

然后，`sorted(etf_list)`对`etf_list`进行排序，返回一个按照一定顺序排列的新的列表。

接下来，`pool.map(cal_all_etf_data, sorted(etf_list))`使用线程池`pool`来调用函数`cal_all_etf_data`，并将排序后的`etf_list`作为参数传入。这里的`cal_all_etf_data`指的是一个函数，可能是用来计算ETF数据的函数。

最后，整个表达式的返回值可能是一个列表，即对每个排序后的`etf_list`中的元素使用函数`cal_all_etf_data`进行计算得到的结果的集合。

总之，这段代码的作用是使用线程池来调用函数`cal_all_etf_data`，并对输入的`etf_list`进行排序和处理，并返回处理后的结果。