利用joblib库的cpu_count()函数来获取CPU核心数

joblib库是一个用于并行计算的库，它提供了一种简单的方式来利用多核CPU来加速计算。在并行计算中，确定CPU核心数是非常重要的，因为不同的核心数可以影响并行计算的效率和速度。

joblib库提供了一个cpu_count()函数，用于获取当前系统中的CPU核心数。这个函数会返回一个整数值，表示CPU的核心数。

下面是一个例子，展示如何使用joblib库的cpu_count()函数来获取CPU核心数：

import joblib

# 获取CPU核心数
cores = joblib.cpu_count()

# 输出CPU核心数
print("CPU核心数为：", cores)

在这个例子中，我们直接调用joblib库的cpu_count()函数来获取CPU核心数，并将其赋值给变量cores。然后通过打印输出来展示CPU核心数。

这个例子是在本地运行的，假设我们的计算机是具有8个CPU核心的。因此，在这种情况下，打印输出的结果将是"CPU核心数为：8"。

需要注意的是，cpu_count()函数返回的是当前系统中的CPU核心数，而不是物理CPU的核心数。在某些系统中，CPU核心数可能会受到操作系统或其他因素的限制。

在实际应用中，了解CPU核心数对于并行计算非常重要。通过并行计算，可以同时利用多个核心来加速计算过程，从而提高程序的运行速度。而如果对CPU核心数有一个准确的了解，可以更好地规划并行计算的策略，从而进一步提高计算性能。

总结来说，joblib库的cpu_count()函数是一个非常有用的函数，可以用于获取当前系统中的CPU核心数。这个函数可以帮助我们更好地进行并行计算的规划和优化，从而提高计算性能。