Python中可以使用multiprocessing模块来实现多进程操作。可以通过该模块的cpu_count()函数来获取CPU核心数，然后将多个进程分配到不同的核心中运行，以实现并行操作。

示例代码如下：

import multiprocessing

def worker():
    """进程任务"""
    print("I am working on CPU core", multiprocessing.current_process().name)

if __name__ == "__main__":
    # 获取CPU核心数
    cpu_count = multiprocessing.cpu_count()
    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=cpu_count)
    # 启动进程
    for i in range(10):
        pool.apply_async(worker)
    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

上述代码中，首先通过multiprocessing.cpu_count()函数获取CPU核心数，并创建了一个进程池（pool）。然后使用pool.apply_async()方法启动了10个进程，由进程池自动分配到不同的CPU核心中运行。在worker函数中，我们通过multiprocessing.current_process().name获取当前进程的名称，从而打印出该进程运行的CPU核心编号。最后，使用pool.close()和pool.join()方法关闭进程池。