使用python的joblib库中的cpu_count()函数来获取可用的物理CPU核心数量

在Python中，可以使用joblib库中的cpu_count()函数来获取系统中可用的物理CPU核心数量。cpu_count()函数不需要任何参数，直接调用即可返回可用的物理CPU核心数量。以下是一个使用例子：

from joblib import cpu_count

# 获取可用的物理CPU核心数量
num_cores = cpu_count()
print("可用的物理CPU核心数量: ", num_cores)

# 使用多线程运行任务
def process_data(data):
    # 处理数据的逻辑
    pass

# 创建一个任务列表，例如10个数据
data_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 使用所有可用的物理CPU核心并行处理数据
from joblib import Parallel, delayed

results = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(process_data)(data) for data in data_list)

# 打印处理结果
print("处理结果: ", results)

在上面的例子中，首先调用cpu_count()函数获取可用的物理CPU核心数量，并将结果赋值给num_cores变量。然后，定义了一个名为process_data()的函数，用于处理数据的逻辑。在主程序中，创建了一个包含10个数据的列表data_list。使用Parallel对象和delayed装饰器，可以将任务列表传递给并行处理函数。n_jobs参数设置为num_cores，以使用所有可用的物理CPU核心进行并行处理。最后，将处理结果打印出来。

需要注意的是，cpu_count()函数返回的是物理CPU核心数量，而非逻辑核心数量。在某些情况下，系统可能使用超线程技术，使每个物理CPU核心能够同时处理两个线程。这种情况下，逻辑核心数量可能大于物理核心数量。如果想获取逻辑核心数量，可以使用multiprocessing模块中的cpu_count()函数代替。