我希望这不是题外话。
我正在编写一个工作量很大的 python 脚本，所以我决定使用 Python multiprocessingThreadPool API。
我以这种方式使用它：
pool = multiprocessing.pool.ThreadPool(processes=max_threads)
pool.map(routine, args)
如何估计要使用的最大线程数以及可以提交到池的最大任务数？
执行的例程必须subprocess调用外部脚本和文件系统操作，例如os.path.isfile(),os.stat()和os.remove().
每个线程对一小部分数据执行例程，并且不与其他线程共享任何内容，因此不使用锁。
我在一个四核处理器上测试它，但我必须将它部署在一个包含几个核心的迷你集群中。
如果有什么我可以补充的，请在下面评论..
谢谢