本地计算机和AWS之间的多进程处理可以通过使用AWS的消息队列服务（如Amazon Simple Queue Service，简称SQS）来实现。

以下是一个使用Python的示例代码，演示如何在本地计算机和AWS之间进行多进程处理：

import boto3
import multiprocessing

# 初始化AWS的SQS客户端
sqs = boto3.client('sqs', region_name='us-west-2')

# 定义本地计算机的处理函数
def process_data(message):
    # 在本地计算机中进行数据处理
    print(f"Processing data: {message}")

# 定义多进程处理函数
def process_messages(queue_url):
    # 循环接收和处理消息
    while True:
        # 接收消息
        response = sqs.receive_message(
            QueueUrl=queue_url,
            MaxNumberOfMessages=1
        )

        # 检查是否有消息
        if 'Messages' in response:
            for message in response['Messages']:
                # 调用本地处理函数处理消息
                process_data(message['Body'])

                # 删除已处理的消息
                sqs.delete_message(
                    QueueUrl=queue_url,
                    ReceiptHandle=message['ReceiptHandle']
                )

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 定义AWS的SQS队列URL
    queue_url = 'YOUR_QUEUE_URL'

    # 创建多个进程进行消息处理
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()
    processes = []

    for _ in range(num_processes):
        p = multiprocessing.Process(target=process_messages, args=(queue_url,))
        p.start()
        processes.append(p)

    # 等待所有进程完成
    for p in processes:
        p.join()

请确保在代码中将YOUR_QUEUE_URL替换为您实际使用的SQS队列的URL。此示例代码使用Python的multiprocessing模块创建了多个进程来并行处理来自SQS队列的消息。每个进程都会接收一条消息，调用本地处理函数进行处理，然后删除已处理的消息。

此外，您还需要在本地计算机上安装Python和boto3库，并配置AWS的访问凭证。