使用python的joblib库中的cpu_count()函数来确定可用的CPU核心数

joblib是一个Python库，用于并行化计算任务。其中的cpu_count()函数可以用来确定可用的CPU核心数。

在使用cpu_count()函数之前，我们需要先安装joblib库。可以通过pip安装，命令如下：

pip install joblib

安装完成后，我们可以使用以下示例代码来使用cpu_count()函数：

from joblib import cpu_count

# 获取可用的CPU核心数
num_cores = cpu_count()

print("可用的CPU核心数：%d" % num_cores)

输出结果将显示可用的CPU核心数。

这个函数在多种情况下都很有用，比如在并行化计算任务时，可以根据可用的CPU核心数来设置并行化的任务数。这样可以充分利用系统资源，加快任务的处理速度。

需要注意的是，cpu_count()函数返回的是系统的逻辑CPU核心数，而不是物理CPU核心数。在一些特殊情况下，比如超线程技术，逻辑核心数可能会大于物理核心数。

总之，使用joblib库中的cpu_count()函数可以方便地确定可用的CPU核心数，以便在并行化计算任务中进行合理的设置。