利用joblib库的cpu_count()函数来获取计算机上可用的CPU核心数

joblib是一个Python库，可以方便地进行并行计算和内存管理。其中，cpu_count()函数可以用来获取计算机上可用的CPU核心数。以下是使用例子：

import joblib

def my_func(x):

    return x * x

if __name__ == "__main__":

    # 获取可用的CPU核心数

    num_cores = joblib.cpu_count()

    # 创建并行计算对象

    parallel = joblib.Parallel(n_jobs=num_cores)

    # 创建任务列表

    tasks = range(10)

    # 并行计算任务列表

    results = parallel(joblib.delayed(my_func)(i) for i in tasks)

    # 打印计算结果

    print(results)

在上述例子中，我们首先使用cpu_count()函数获取了可用的CPU核心数，并保存在变量num_cores中。接下来，我们使用joblib.Parallel对象来创建一个并行计算对象parallel，并设置n_jobs参数为可用的CPU核心数。然后，我们创建了一个任务列表tasks，包含了需要计算的任务。最后，我们使用parallel函数并行计算任务列表中的每个任务，并保存计算结果在results列表中。

可以看到，这个脚本使用所有可用的CPU核心来并行计算任务列表中的任务。通过这种方式，可以充分利用计算机的计算资源，提高计算效率。

总结：joblib库的cpu_count()函数可以方便地获取计算机上可用的CPU核心数。在并行计算任务时，可以通过设置n_jobs参数为可用的CPU核心数来利用所有的CPU核心，提高计算效率。这对于需要处理大量计算密集型任务的应用非常有用。