Python中實現多核并行計算可以使用多種方法，以下是幾種常見的方法：

1. 使用multiprocessing模塊：multiprocessing模塊提供了一個類似于threading模塊的接口，但是它使用多個進程而不是多個線程。可以使用Pool類將任務分發給多個進程，每個進程獨立運行。以下是一個使用multiprocessing的例子：

import multiprocessing
def worker(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
result = pool.map(worker, range(10))
print(result)

2. 使用concurrent.futures模塊：concurrent.futures是Python 3中的一個標準庫，它提供了高級的多線程和多進程接口。可以使用ProcessPoolExecutor類來實現多進程并行計算。以下是一個使用concurrent.futures的例子：

import concurrent.futures
def worker(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
result = executor.map(worker, range(10))
print(list(result))

3. 使用joblib模塊：joblib是一個Python庫，它提供了高級的并行計算接口。可以使用Parallel類將函數應用于一個可迭代的輸入，并指定所需的并行度。以下是一個使用joblib的例子：

from joblib import Parallel, delayed
def worker(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
result = Parallel(n_jobs=4)(delayed(worker)(x) for x in range(10))
print(result)

以上是幾種常見的方法，具體選擇哪種方法取決于自己的需求和環境。不同的方法有不同的特點和適用場景，可以根據具體情況選擇合適的方法。