利用joblib库的cpu_count()函数来获取计算机上的可用物理CPU核心数目

joblib库是一个用于并行计算的Python库，它可以利用多个核心处理器来加速计算。joblib库中的cpu_count()函数可以帮助我们获取计算机上的可用物理CPU核心数目。

使用joblib库的cpu_count()函数非常简单，只需要导入库并调用该函数即可。下面是一个使用示例：

from joblib import cpu_count

# 获取可用的物理CPU核心数
num_cores = cpu_count()

print("可用的物理CPU核心数为：", num_cores)

运行以上代码，输出结果将显示计算机上的可用物理CPU核心数。

需要注意的是，cpu_count()函数返回的是计算机上的可用物理CPU核心数，它并不包括逻辑核心数。计算机上的每个物理CPU核心都可以作为一个计算单元，而逻辑核心数则是指计算机上每个物理核心通过超线程技术可以处理的线程数目。

在现代计算机中，一般都存在超线程技术，即每个物理核心可以同时处理多个线程。因此，在使用joblib库进行并行计算时，可以根据计算的复杂度和计算资源的使用情况，选择使用多个物理核心或逻辑核心。

此外，joblib库还提供了一些其他函数和类，如Parallel和delayed，可以帮助我们更方便地进行并行计算。它们可以与cpu_count()函数配合使用，让我们轻松地利用计算机上的多个核心来加速计算任务。

综上所述，通过利用joblib库的cpu_count()函数，我们可以轻松获取计算机上的可用物理CPU核心数目，并根据需要选择合适的计算资源来加速计算任务。