以下是一个示例代码，展示了如何使用并行化评估和逐点相加列表。

import multiprocessing

def evaluate_parallel(expression, values):
    # 创建一个进程池，使用所有可用的CPU核心
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 并行化评估表达式的每个元素
    results = pool.map(expression, values)

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

    return results

def add_lists(list1, list2):
    return [x + y for x, y in zip(list1, list2)]

if __name__ == '__main__':
    # 假设有两个待相加的列表
    list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
    list2 = [6, 7, 8, 9, 10]

    # 并行化评估和逐点相加列表
    results = evaluate_parallel(add_lists, zip(list1, list2))

    print(results)

在上面的示例代码中，evaluate_parallel函数使用multiprocessing.Pool创建一个进程池，然后使用pool.map方法并行化评估表达式的每个元素。add_lists函数将两个列表的对应元素相加，并返回结果。zip(list1, list2)将两个列表的对应元素打包成一个元组，然后通过evaluate_parallel函数并行化评估。最后，通过print打印结果。

请注意，由于在Windows平台上，多进程必须通过if __name__ == '__main__':检查来保护全局变量，因此将代码放在if __name__ == '__main__':块中。