流程图如下：

flowchart TD
    A[开始]
    B[创建进程池]
    C[提交任务]
    D[等待任务执行完毕]
    E[关闭进程池]
    F[结束]

    A --> B
    B --> C
    C --> D
    D --> E
    E --> F

整个流程包括以下几个步骤：

  1. 创建进程池：在使用进程池之前，首先需要创建一个进程池，通过multiprocessing.Pool()函数来创建。进程池可以控制并发的进程数量，可以使用processes参数指定最大进程数，如果不指定则默认为机器的CPU核心数。

    import multiprocessing

pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

  2. 提交任务：创建进程池之后，可以通过调用apply()或apply_async()方法来提交任务。apply()是同步的方式，任务会按顺序执行，直到所有任务完成之后才会返回结果。apply_async()是异步的方式，可以并发执行任务，不等待任务完成就返回结果。

    result = pool.apply(func, args, kwds)
result = pool.apply_async(func, args, kwds)

    其中，func是需要执行的函数，args是函数的参数，kwds是函数的关键字参数。

  3. 等待任务执行完毕：如果使用了异步方式提交任务，需要使用get()方法来获取任务的执行结果。get()方法会阻塞主进程，直到所有任务完成并返回结果。

    result.get()

  4. 关闭进程池：在所有任务完成之后，需要调用close()方法来关闭进程池，并等待所有子进程退出。

    pool.close()
pool.join()

下面是具体代码：

import multiprocessing

# 创建进程池
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

# 任务函数
def task_func(num):
    return num * 2

# 提交任务
result = pool.apply_async(task_func, (3,))

# 等待任务执行完毕并获取结果
print(result.get())

# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()

在上面的代码中，我们创建了一个进程池，并定义了一个任务函数task_func，该函数接受一个参数num，将参数乘以2并返回结果。然后我们使用apply_async()方法提交了一个任务，将参数3传递给任务函数。最后使用get()方法获取任务的执行结果，并打印出来。最后关闭进程池，等待所有子进程退出。

使用进程池的好处是可以提高程序的执行效率，因为进程池可以并发执行任务，充分利用了多核CPU的优势。另外，进程池还可以控制并发的进程数量，防止系统资源被过度占用。

相比之下，不使用进程池，我们需要手动创建和管理多个进程，编写复杂的进程之间的通信和同步代码。而使用进程池，可以简化这个过程，只需要关注任务的执行逻辑，不需要关心进程的创建和销毁。此外，进程池还提供了一些方便的方法来提交任务和获取结果，使得代码更加简洁和易读。

总结起来，使用进程池可以提高程序的执行效率，简化并发编程的复杂性，是处理并发任务的一种常用方式。