Python中单个命令的多处理

Question

我有此代码：

from multiprocessing import Pool
from multiprocessing import cpu_count
processes = cpu_count()
pool = Pool(processes)

pool.map(print("Hello, world!"))

这给出了错误：TypeError: map() missing 1 required positional argument: 'iterable'。这似乎也适用于其他并行化程序包（例如concurrent.futures）。他们要求将已定义的函数应用于可迭代对象。但是如何强制一个命令使用多个cpu内核？

让我们说，不是上面的print("Hello, world!")，而是一个命令来运行主题模型或计算Pi或其他任何事情：通过并行化可以加快该过程吗？还是事实上，例如16个内核中的1个内核上100％的cpu负载仍然意味着使用了计算机的全部处理能力？