最直接的方法是使用os.cpu_count()获取逻辑核心数，若需物理核心数或更详细信息，则推荐使用psutil库。通过psutil.cpu_count(logical=False)可获得物理核心数，而os模块和multiprocessing模块的cpu_count()均返回逻辑核心数。逻辑核心基于超线程技术，使一个物理核心模拟多个处理单元，提升并行处理能力；物理核心则是实际存在的硬件单元。在进行CPU密集型任务时，建议并行度设为物理核心数，I/O密集型任务可接近逻辑核心数。选择os模块适用于简单场景，无需额外依赖；psutil功能更强大，适合需要精细控制和系统监控的场景。获取CPU核心数广泛应用于并行计算、资源调度、性能测试及软件授权等领域，是优化程序性能和资源利用的基础。
在Python中获取CPU核心数，最直接且推荐的方法是使用标准库
os
模块的
cpu_count()
函数，它能提供逻辑核心的数量。如果需要更细致的信息，比如物理核心数，或者想获取更全面的系统资源信息，
psutil
这个第三方库会是更强大的选择。
import osimport psutil# 使用os模块获取逻辑核心数logical_cores_os = os.cpu_count()print(f"通过os.cpu_count()获取的逻辑核心数: {logical_cores_os}")# 使用psutil获取逻辑核心数logical_cores_psutil = psutil.cpu_count(logical=True)print(f"通过psutil.cpu_count(logical=True)获取的逻辑核心数: {logical_cores_psutil}")# 使用psutil获取物理核心数physical_cores_psutil = psutil.cpu_count(logical=False)print(f"通过psutil.cpu_count(logical=False)获取的物理核心数: {physical_cores_psutil}")# 补充：multiprocessing模块也有一个cpu_count()，它其实是os.cpu_count()的别名import multiprocessinglogical_cores_mp = multiprocessing.cpu_count()print(f"通过multiprocessing.cpu_count()获取的逻辑核心数: {logical_cores_mp}")
逻辑核心与物理核心有什么区别？
谈到CPU核心数，我们常常会听到“逻辑核心”和“物理核心”这两个概念，对于初学者来说，这确实容易混淆，甚至有时我自己也会需要停下来想一想。简单来说，物理核心就是CPU芯片上实际存在的、独立的处理器单元。一个物理核心可以独立执行指令。而逻辑核心则是一个操作系统层面上的概念，它主要得益于Intel的超线程（Hyper-Threading）技术（AMD也有类似的技术，如SMT）。
超线程技术允许一个物理核心同时处理两个独立的指令流。这意味着，对于操作系统而言，一个支持超线程的物理核心看起来就像是两个独立的处理器——也就是两个逻辑核心。它们共享物理核心的执行单元、缓存等资源，但能够更有效地利用这些资源，尤其是在单个线程无法完全占用核心资源时，另一个线程可以利用空闲的资源。
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那么，区分它们为什么重要？在进行并行计算，比如使用Python的
multiprocessing
或
concurrent.futures
模块创建进程池或线程池时，了解这个区别就变得关键。如果你创建的进程或线程数量超过了物理核心数，但又没有超过逻辑核心数，那么这些额外的“逻辑”核心能在一定程度上提高性能。然而，如果进程或线程数远超逻辑核心数，反而可能因为上下文切换的开销而导致性能下降。我的经验是，对于CPU密集型任务，将并行度设置为物理核心数通常能获得不错的平衡；而对于I/O密集型任务，或者需要大量等待的操作，则可以考虑更高的并行度，接近逻辑核心数甚至更高。这中间的权衡，真的需要实际测试来找到最佳点。
如何选择合适的Python库来获取CPU核心数？
在Python中获取CPU核心数，我们主要有
os
模块和
psutil
库两种选择，它们各有侧重，具体用哪个，得看你的需求。
首先是
os.cpu_count()
。这是Python标准库的一部分，意味着你无需安装任何额外依赖，开箱即用。它的优点是简单、轻量、跨平台。它返回的是系统报告的逻辑CPU核心数。对于大多数日常任务，比如简单地确定一个合理的进程池大小，这个函数已经足够了。它的实现通常依赖于操作系统的API，比如Linux上的
/proc/cpuinfo
，Windows上的
GetSystemInfo
等。我个人在编写一些小工具或者脚本时，如果只是需要一个大致的CPU核心数来做资源分配，通常会首选它，因为它最省事。
然后是
psutil
库。这是一个非常强大的第三方库，提供了获取系统各种信息（CPU、内存、磁盘、网络等）的接口。你需要通过
pip install psutil
来安装它。
psutil.cpu_count(logical=True)
同样返回逻辑核心数，而
psutil.cpu_count(logical=False)
则可以返回物理核心数。这对于需要区分逻辑核心和物理核心的场景，比如前面提到的并行计算优化，就显得非常有用。此外，
psutil
还能提供CPU的利用率、频率、温度等更详细的实时信息，如果你不仅仅是想获取核心数，还需要监控或分析CPU的其他指标，那么
psutil
无疑是更全面的选择。我在做一些性能监控或者资源调度相关的项目时，
psutil
几乎是必不可少的工具。它虽然引入了一个外部依赖，但其提供的丰富功能和良好的跨平台兼容性，绝对值得这份“投入”。
总结一下，如果只是简单获取逻辑核心数且不希望引入额外依赖，
os.cpu_count()
是你的首选。如果需要物理核心数，或者更全面的系统信息监控，
psutil
则是更专业、功能更强大的工具。
获取CPU核心数在实际应用中有什么用？
获取CPU核心数，这看起来像是一个很基础的系统信息，但它在实际的软件开发和系统运维中，用途远比你想象的要广泛，而且常常是优化系统性能的关键一环。
一个最常见的应用场景就是并行处理和并发编程。当你需要处理大量数据或执行计算密集型任务时，利用多核CPU进行并行计算是提升效率的有效手段。Python的
multiprocessing
模块（用于多进程）和
concurrent.futures
模块（用于线程池/进程池）在创建工作池时，常常会以CPU核心数作为默认或推荐的池大小。例如，你可以这样设置一个进程池：
pool = multiprocessing.Pool(processes=os.cpu_count())
。这样可以确保你的程序尽可能地利用到所有可用的CPU资源，而不会因为创建过多进程导致不必要的上下文切换开销，或者创建过少进程而浪费资源。
另一个重要的应用是资源管理和调度。在容器化（如Docker）或虚拟化（如VMware、KVM）环境中，为应用程序分配适当的CPU资源至关重要。如果一个容器或虚拟机被分配了过多的CPU核心，可能会浪费宿主机的资源；如果分配过少，则可能导致应用程序性能瓶颈。通过程序获取CPU核心数，可以帮助你动态地调整资源分配策略，或者作为自动化部署脚本的一部分，确保应用程序在不同环境中都能获得最佳的性能配置。比如，一个微服务在部署时，可以根据所在环境的CPU核心数，自动调整其内部工作线程的数量。
此外，性能测试和基准测试也离不开CPU核心数的信息。在对应用程序进行性能测试时，了解运行环境的CPU核心数是分析测试结果的基础。你可以比较在不同核心数配置下，应用程序的吞吐量、响应时间等指标，从而找出性能瓶颈或优化点。例如，我曾经遇到一个情况，在多核机器上，某个算法的性能并没有随着核心数的增加而线性提升，通过分析发现是锁竞争导致的，这就促使我们去优化算法的并发机制。
最后，在一些软件许可或资源计费场景中，CPU核心数也可能是一个考量因素。虽然不如以前那么普遍，但有些企业级软件的授权费用是基于CPU核心数来计算的。通过程序获取这些信息，可以帮助你进行合规性检查或成本估算。
总而言之，获取CPU核心数不仅仅是获取一个数字，它是我们理解系统能力、优化程序性能、进行资源管理和决策的基础数据。
以上就是python中怎么获取CPU的核心数？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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