Python中获取CPU核心数主要用os.cpu_count()和multiprocessing.cpu_count()，后者更可靠，建议优先使用。
Python获取CPU核心数，主要通过
os
和
multiprocessing
这两个模块来实现。简单来说，
os.cpu_count()
和
multiprocessing.cpu_count()
都能告诉你CPU有多少核心，但它们在某些情况下可能会有不同的表现。
os模块获取CPU核心数和multiprocessing模块获取CPU核心数。
为什么需要知道CPU核心数？
知道CPU核心数，可以帮助我们更好地进行并行计算，充分利用CPU资源，提高程序运行效率。比如，在处理大量数据时，可以将任务分配到多个核心上同时进行，缩短处理时间。这在数据分析、机器学习等领域尤为重要。
os.cpu_count()
os.cpu_count()
和
multiprocessing.cpu_count()
的区别
虽然这两个函数都能获取CPU核心数，但它们在实现方式和适用场景上有所不同。
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os.cpu_count()
：这个函数通常依赖于操作系统提供的接口来获取CPU核心数。在某些情况下，如果操作系统无法提供准确的信息，它可能会返回
None
。
multiprocessing.cpu_count()
：这个函数通常更加可靠，它会尝试多种方法来获取CPU核心数，包括读取系统文件、调用系统API等。即使在
os.cpu_count()
返回
None
的情况下，它也可能返回正确的结果。
实际上，在大多数情况下，这两个函数返回的结果是一样的。但是，为了确保程序的健壮性，建议优先使用
multiprocessing.cpu_count()
。
import osimport multiprocessingcpu_count_os = os.cpu_count()cpu_count_mp = multiprocessing.cpu_count()print(f"os.cpu_count(): {cpu_count_os}")print(f"multiprocessing.cpu_count(): {cpu_count_mp}")# 示例：如果os.cpu_count()返回None，则使用multiprocessing.cpu_count()if cpu_count_os is None: cpu_count = multiprocessing.cpu_count() print(f"os.cpu_count()返回None，使用multiprocessing.cpu_count(): {cpu_count}")else: cpu_count = cpu_count_os print(f"最终使用的CPU核心数: {cpu_count}")
如何利用CPU核心数进行并行计算？
知道了CPU核心数，就可以利用它来进行并行计算，提高程序的运行效率。Python提供了
multiprocessing
模块，可以方便地创建和管理多个进程，实现并行计算。
import multiprocessingimport timedef worker(num): """工作进程函数""" print(f"Worker {num} started") time.sleep(2) # 模拟耗时操作 print(f"Worker {num} finished")if __name__ == "__main__": start_time = time.time() num_cores = multiprocessing.cpu_count() print(f"CPU核心数: {num_cores}") processes = [] for i in range(num_cores): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,)) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() end_time = time.time() print(f"所有进程完成，耗时: {end_time - start_time:.2f}秒")
这段代码创建了多个进程，每个进程执行
worker
函数。
worker
函数模拟了一个耗时操作，通过并行执行，可以显著缩短总的运行时间。
遇到
os.cpu_count()
os.cpu_count()
返回
None
怎么办？
正如前面提到的，
os.cpu_count()
在某些情况下可能会返回
None
。这通常发生在操作系统无法提供准确的CPU核心数信息时。遇到这种情况，可以尝试以下方法：
使用
multiprocessing.cpu_count()
： 这是最简单也是最推荐的方法。
multiprocessing.cpu_count()
通常更加可靠，即使
os.cpu_count()
返回
None
，它也可能返回正确的结果。
读取系统文件： 在Linux系统中，可以尝试读取
/proc/cpuinfo
文件来获取CPU核心数。
def get_cpu_count_from_proc(): """从/proc/cpuinfo获取CPU核心数""" try: with open('/proc/cpuinfo') as f: cpu_info = f.readlines() count = 0 for line in cpu_info: if 'processor' in line: count += 1 return count except FileNotFoundError: return Nonecpu_count = get_cpu_count_from_proc()if cpu_count is not None: print(f"从/proc/cpuinfo获取的CPU核心数: {cpu_count}")else: print("无法获取CPU核心数")
这种方法只适用于Linux系统，并且需要读取文件的权限。
使用第三方库： 有一些第三方库，比如
psutil
，也可以用来获取CPU核心数。
import psutilcpu_count = psutil.cpu_count(logical=False) # 获取物理核心数print(f"使用psutil获取的CPU物理核心数: {cpu_count}")cpu_count_logical = psutil.cpu_count(logical=True) # 获取逻辑核心数print(f"使用psutil获取的CPU逻辑核心数: {cpu_count_logical}")
psutil
提供了更多的CPU信息，比如物理核心数、逻辑核心数等。
总的来说，获取CPU核心数是一个相对简单的问题，但需要注意一些细节，以确保程序的健壮性和可靠性。优先使用
multiprocessing.cpu_count()
，并在必要时采取其他方法来获取CPU核心数。
以上就是Python怎么获取CPU核心数_os与multiprocessing获取CPU核心数的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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