利用joblib库中的cpu_count()函数来获取当前计算机的CPU核心数

joblib是一个用于并行计算的Python库，在处理大规模数据或需要进行复杂计算的任务时，可以利用计算机的多核CPU来加快计算速度。joblib库提供了一系列函数和类，用于实现并行计算和内存映射功能。

在joblib库中，cpu_count()函数用于获取当前计算机的CPU核心数。通过调用cpu_count()函数可以获得当前运行Python解释器的计算机上的CPU核心数。

下面是一个使用cpu_count()函数的例子：

from joblib import cpu_count

# 获取当前计算机的CPU核心数
cores = cpu_count()

# 输出当前计算机的CPU核心数
print("当前计算机的CPU核心数为：", cores)

输出结果类似以下内容：

当前计算机的CPU核心数为： 8

这个例子中，首先导入了cpu_count()函数。然后，通过在程序中调用cpu_count()函数获取当前计算机的CPU核心数，并将结果赋值给变量cores。最后，使用print()函数输出当前计算机的CPU核心数。

需要注意的是，cpu_count()函数返回的是逻辑核心数，而不是物理核心数。逻辑核心数指的是在处理器中用于执行指令的逻辑单元数，物理核心数则是指处理器上的独立处理器实际数量。因此，在计算并行任务的时候，可以根据实际情况来确定并行任务的数量。

在实际应用中，可以利用cpu_count()函数来确定并行计算的任务数量，以便更好地利用CPU资源，加快计算速度。