multiprocessing.cpu_count()将返回逻辑CPU的数量，因此如果您有一个带有超线程的四核CPU，它将返回8。如果你想要物理cpu的数量，使用hwloc的python绑定:

#!/usr/bin/env python
import hwloc
topology = hwloc.Topology()
topology.load()
print topology.get_nbobjs_by_type(hwloc.OBJ_CORE)

hwloc被设计为跨操作系统和架构可移植。

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。

另一种选择是使用psutil库，它在这些情况下总是很有用:

>>> import psutil
>>> psutil.cpu_count()
2

这应该可以在psutil支持的任何平台上工作(Unix和Windows)。

注意在某些情况下多处理。cpu_count可能引发NotImplementedError，而psutil将能够获得cpu的数量。这只是因为psutil首先尝试使用多处理所使用的相同技术，如果这些技术失败，它还会使用其他技术。

不知道如何添加到代码或回复消息，但这里有对jython的支持，你可以在放弃之前添加进去:

# jython
try:
    from java.lang import Runtime
    runtime = Runtime.getRuntime()
    res = runtime.availableProcessors()
    if res > 0:
        return res
except ImportError:
    pass

这可能适用于我们这些使用不同操作系统的人，但想要获得所有世界的最好:

import os
workers = os.cpu_count()
if 'sched_getaffinity' in dir(os):
    workers = len(os.sched_getaffinity(0))

如果你有版本为>= 2.6的python，你可以简单地使用

import multiprocessing

multiprocessing.cpu_count()

http://docs.python.org/library/multiprocessing.html#multiprocessing.cpu_count