Python中实现多进程并发的方法有以下几种：
1. 使用`multiprocessing`模块：`multiprocessing`模块是Python标准库中用于实现多进程的模块，可以使用`Process`类创建多个进程，并通过调用`start()`方法启动进程，通过调用`join()`方法等待进程结束。
```python
from multiprocessing import Process
def func():
# 进程执行的代码
if __name__ == '__main__':
processes = []
for i in range(10):
p = Process(target=func)
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()
```
2. 使用`concurrent.futures`模块：`concurrent.futures`模块是Python标准库中用于并发执行任务的模块，提供了`ProcessPoolExecutor`和`ThreadPoolExecutor`类供使用。可以使用`submit()`方法提交任务，返回一个`Future`对象，可以调用`result()`方法获取任务的返回结果。
```python
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
def func():
# 任务执行的代码
if __name__ == '__main__':
with ProcessPoolExecutor() as executor:
results = [executor.submit(func) for _ in range(10)]
for result in results:
print(result.result())
```
3. 使用第三方库`joblib`：`joblib`是一个用于并行计算的Python库，提供了`Parallel`和`delayed`函数。可以使用`Parallel`函数创建一个并行计算的上下文，并使用`delayed`函数将需要并行执行的任务包装成一个可调用对象。
```python
from joblib import Parallel, delayed
def func():
# 任务执行的代码
if __name__ == '__main__':
results = Parallel(n_jobs=10)(delayed(func)() for _ in range(10))
for result in results:
print(result)
```
这些方法都可以在Python中实现多进程并发，具体选择哪种方法取决于任务的特点和需求。
