在Python中，我们可以使用multiprocessing模块来创建进程。multiprocessing模块是Python标准库的一部分，它允许我们创建多个进程并行执行任务，下面是一个简单的例子，展示了如何使用multiprocessing模块创建进程。

我们需要导入multiprocessing模块：

import multiprocessing

接下来，我们定义一个要在子进程中运行的函数，这个函数将作为子进程的目标函数：

def worker_process(num):
    """子进程要执行的任务"""
    print(f"Worker process {num} is running.")
    return num * 2

在这个例子中，我们定义了一个名为worker_process的函数，它接受一个参数num，这个函数只是简单地打印出一条消息，然后返回num * 2的结果。

现在，我们可以创建一个Process对象，将worker_process函数作为目标函数传递给它，我们可以调用start()方法来启动子进程，我们可以调用join()方法来等待子进程完成：

if __name__ == "__main__":
    # 创建一个进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    # 使用进程池运行worker_process函数
    results = pool.map(worker_process, range(10))
    # 关闭进程池，不再接受新的任务
    pool.close()
    # 等待所有子进程完成
    pool.join()

在这个例子中，我们创建了一个包含4个进程的进程池，我们使用pool.map()方法将worker_process函数应用到一个包含10个元素的列表上，这将创建10个子进程，每个子进程处理列表中的一个元素，我们等待所有子进程完成。

注意，当我们在主进程中调用pool.close()和pool.join()时，进程池会关闭并等待所有子进程完成，如果我们不调用这两个方法，子进程可能会继续运行，直到它们的主循环结束。

我们还可以使用multiprocessing.Process类直接创建子进程，以下是一个例子：

if __name__ == "__main__":
    # 创建一个子进程对象，将worker_process函数作为目标函数传递给它
    process = multiprocessing.Process(target=worker_process, args=(1,))
    # 启动子进程
    process.start()
    # 等待子进程完成
    process.join()

在这个例子中，我们直接创建了一个multiprocessing.Process对象，并将worker_process函数作为目标函数传递给它，我们调用start()方法来启动子进程，我们调用join()方法来等待子进程完成。

Python的multiprocessing模块提供了一种简单而强大的方式来创建和管理进程，通过使用这个模块，我们可以很容易地实现多进程并行计算，从而提高程序的性能。