在我看来，使用python多处理Pool.map描述here在一个CPU的不同内核之间在某种程度上并行化了进程，但我觉得没有加速反映更多CPU和＃39;在电脑上。如果那是对的，有没有办法有效地使用＆＃34; CPU的核心数量每个CPU的核心数量＆＃34;？
（不可否认，我可能错了，因为我的实验基于虚拟Amazon cloud machine，有16个虚拟CPU，但我知道它不是真正的计算机＆＃34; 。）
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更确切地说，默认进程数将是操作系统提供的核心数。如果计算机使用多个CPU，则操作系统应向Python提供核心总数。但无论如何，如果您不想使用机器中的所有资源（例如，如果它正在运行后台服务器），则可以始终将进程数强制为较小的值，如果任务不是CPU，则可以使用更高的值绑定但IO绑定例如。