使用进程池Pool并行计算并输出m行n列二维列表中每行的和。

下面是一个使用进程池Pool并行计算并输出m行n列二维列表中每行的和的示例代码：

import random
from multiprocessing import Pool

m, n = 5, 10

# 生成m行n列的二维列表
matrix = [[random.randint(1, 10) for _ in range(n)] for _ in range(m)]

# 定义计算每行和的函数
def row_sum(row):
    return sum(row)

# 创建进程池
pool = Pool()

# 并行计算每行和，并输出结果
results = pool.map(row_sum, matrix)
for i, result in enumerate(results):
    print(f"第{i+1}行的和为{result}")

# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()

在上面的代码中，首先生成了一个5行10列的二维列表matrix。然后定义了一个计算每行和的函数row_sum。接下来创建了一个进程池pool，并使用map函数并行计算每行的和。最后遍历每个结果并输出。最后关闭进程池。