python中怎么获取CPU的核心数？

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

cpu_count()

psutil

import os
import 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 multiprocessing
logical_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

concurrent.futures

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

psutil

首先是

os.cpu_count()

/proc/cpuinfo

GetSystemInfo

然后是

psutil

pip install psutil

psutil.cpu_count(logical=True)

psutil.cpu_count(logical=False)

psutil

psutil

psutil

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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()

psutil

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

concurrent.futures

pool = multiprocessing.Pool(processes=os.cpu_count())

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。

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