要实现不同地区的EC2实例的自动扩展，可以使用AWS的Auto Scaling服务。Auto Scaling可以根据指定的条件自动调整EC2实例的数量，从而实现自动扩展。

以下是一个使用AWS SDK for Python（boto3）的示例代码，用于在不同地区创建Auto Scaling组并配置自动扩展。

首先，确保已安装boto3库，并配置AWS凭证。

import boto3

# 创建Auto Scaling组
def create_auto_scaling_group(region, ami_id, instance_type, min_size, max_size):
    client = boto3.client('autoscaling', region_name=region)
    
    response = client.create_launch_configuration(
        LaunchConfigurationName='my-launch-config',
        ImageId=ami_id,
        InstanceType=instance_type,
        KeyName='my-key-pair',
        SecurityGroups=['my-security-group'],
        UserData='#!/bin/bash\n echo "Hello, World!" > index.html',
        InstanceMonitoring={'Enabled': False}
    )
    
    response = client.create_auto_scaling_group(
        AutoScalingGroupName='my-auto-scaling-group',
        LaunchConfigurationName='my-launch-config',
        MinSize=min_size,
        MaxSize=max_size,
        VPCZoneIdentifier='subnet-12345',
        Tags=[
            {
                'Key': 'Name',
                'Value': 'my-instance',
                'PropagateAtLaunch': True
            },
        ]
    )

# 配置Auto Scaling策略
def configure_auto_scaling_policy(region, scaling_group_name, target_value):
    client = boto3.client('autoscaling', region_name=region)
    
    response = client.put_scaling_policy(
        AutoScalingGroupName=scaling_group_name,
        PolicyName='my-scaling-policy',
        PolicyType='TargetTrackingScaling',
        TargetTrackingConfiguration={
            'PredefinedMetricSpecification': {
                'PredefinedMetricType': 'ASGAverageCPUUtilization'
            },
            'TargetValue': target_value
        }
    )

# 示例调用
create_auto_scaling_group('us-west-2', 'ami-12345', 't2.micro', 1, 10)
configure_auto_scaling_policy('us-west-2', 'my-auto-scaling-group', 70)

上述代码中的create_auto_scaling_group函数用于创建Auto Scaling组，并设置启动配置信息，如AMI ID、实例类型、安全组等。configure_auto_scaling_policy函数用于配置Auto Scaling策略，这里使用了预定义的CPU利用率指标，并设置目标值为70%。

可以根据需要，将上述代码中的参数进行适当调整，以满足实际需求。