你也可以使用“joblib”来达到这个目的。

import joblib
print joblib.cpu_count()

此方法将为您提供系统中的cpu数量。但是Joblib需要安装。更多关于joblib的信息可以在这里找到https://pythonhosted.org/joblib/parallel.html

或者，您可以使用python的numexpr包。它有很多简单的功能，有助于获取关于系统cpu的信息。

import numexpr as ne
print ne.detect_number_of_cores()

对于python 3.4以上版本，可以使用

import os
os.cpu_count()

如果你正在寻找linux命令nproc的等价物。你有这个选项

len(os.sched_getaffinity(0))

这将提供超线程CPU计数

multiprocessing.cpu_count () os.cpu_count ()

这些参数提供了虚拟机CPU计数

psutil.cpu_count () numexpr.detect_number_of_cores ()

只有在虚拟机上工作时才重要。

如果你想知道物理内核的数量(不是虚拟超线程内核)，这里有一个独立于平台的解决方案:

psutil.cpu_count(logical=False)

https://github.com/giampaolo/psutil/blob/master/INSTALL.rst

注意，logical的默认值是True，所以如果你想包含超线程核心，你可以使用:

psutil.cpu_count()

这将给出与os.cpu_count()和multiprocessing.cpu_count()相同的数字，这两个都没有逻辑关键字参数。

你也可以使用“joblib”来达到这个目的。

import joblib
print joblib.cpu_count()

此方法将为您提供系统中的cpu数量。但是Joblib需要安装。更多关于joblib的信息可以在这里找到https://pythonhosted.org/joblib/parallel.html

或者，您可以使用python的numexpr包。它有很多简单的功能，有助于获取关于系统cpu的信息。

import numexpr as ne
print ne.detect_number_of_cores()

Python 3.4+: os.cpu_count()。

multiprocessing.cpu_count()是根据这个函数实现的，但如果os.cpu_count()返回None(“不能确定cpu数量”)则会引发NotImplementedError。