使用Python中的multiprocessing模块实现多进程并行处理。

代码示例：

import multiprocessing

# 定义一个并行任务
def parallel_task(task_id):
    print(f"Task {task_id} starts...")
    # do something...
    print(f"Task {task_id} ends...")

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

    # 启动并行任务
    for i in range(10):
        pool.apply_async(parallel_task, args=(i,))

    # 等待所有任务完成
    pool.close()
    pool.join()

    print("All tasks have finished.")

在以上代码中，我们定义了一个并行任务parallel_task，并使用进程池创建了4个进程，同时启动10个并行任务。最后等待所有任务完成后输出"All tasks have finished."信息。可以根据实际需求将进程数和任务数进行调整。