Вызовите функцию read_info для каждого файла, используя многопроцессный подход: контекстный менеджер with и объект Pool. Для вызова функции используйте метод map, передав в него функцию read_info и список названий файлов. Измерьте время выполнения и выведите его в консоль.

Для выполнения данной задачи необходимо импортировать модули multiprocessing и time:

import multiprocessing
import time
from multiprocessing import Pool

def read_info(file_name):
    # Здесь должен быть код функции read_info
    pass

if __name__ == '__main__':
    files = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']

    start_time = time.time()

    with Pool(processes=multiprocessing.cpu_count()) as pool:
        pool.map(read_info, files)

    end_time = time.time()
    execution_time = end_time - start_time
    print(f"Execution time: {execution_time} seconds")

Замените комментарий внутри функции read_info на код, который будет считывать информацию из файла с указанным именем. В данном примере используется multiprocessing.cpu_count() для определения количества доступных процессоров для параллельной обработки.