Python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。

下面是一种Python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实现方式：

import multiprocessing

def calculate_row_sum(row):
    return sum(row)

if __name__ == '__main__':
    m = 5
    n = 3
    data = [[i*j for i in range(n)] for j in range(m)]  # 生成二维列表

    with multiprocessing.Pool() as pool:
        row_sums = pool.map(calculate_row_sum, data)

    for i, row_sum in enumerate(row_sums):
        print('Row {}: {}'.format(i, row_sum))

这个示例代码中，我们首先定义了一个`calculate_row_sum`函数，它接收一个列表作为参数，并返回这个列表的和。接着我们生成了一个$m$行$n$列的二维列表`data`，其中每个元素都是它所在的行数和列数的乘积。

然后我们使用`multiprocessing.Pool`创建了一个进程池，并使用`pool.map`方法将`data`中的每一行作为参数传递给`calculate_row_sum`函数，让它们在不同的进程中并行计算。得到的结果是一个长度为$m$的列表`row_sums`，其中每个元素是对应行的和。

最后我们使用`enumerate`函数来遍历`row_sums`列表并输出每行的和。