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

好的，这是一个很好的问题。以下是使用进程池Pool并行计算并输出m行n列二维列表中每行的和的Python代码，您可以参考：

import multiprocessing

def calc_row_sum(row):
    return sum(row)

if __name__ == '__main__':
    m = 5
    n = 4
    matrix = [[i*j for j in range(n)] for i in range(m)]
    
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        row_sums = pool.map(calc_row_sum, matrix)

    for i in range(m):
        print(f"Row {i}: {row_sums[i]}")

这个代码可以接收一个m行n列的二维列表（本例中是5行4列），并使用并行计算的方式返回每一行的和。我们通过使用Python的multiprocessing模块来创建一个进程池，然后使用Pool.map()方法并行计算每一行的和。最后，我们将结果打印出来。