max_workers解释

使用多线程函数ThreadPoolExecutor()，如果使用默认参数，则max_workers =None，参考源代码发现

if max_workers is None:# Use this number because ThreadPoolExecutor is often# used to overlap I/O instead of CPU work.max_workers = (os.cpu_count() or 1) * 5

进一步：
max_workers = (os.cpu_count() or 1) * 5 的解释
但是为什么是乘以 5 呢？

os.cpu_count()
Return the number of CPUs in the system; return None if indeterminable.
# 返回系统中CPU的数目；如果不确定，则返回无。

    print(os.cpu_count())  # 64 # 与多线程ThreadPoolExecutor 不同# 实际上，多进程ProcessPoolExecutor(max_workers=60)最多能用60# 本地查找设备管理器，处理器只有40个，没找到具体原因。看这里https://bugs.python.org/issue26903ProcessPoolExecutor(max_workers=64) crashes on Windows我是max_workers=61就crashes了，使用ProcessPoolExecutor默认参数（max_workers=None）也是同样的错误。查ProcessPoolExecutor源码，if max_workers is None:self._max_workers = os.cpu_count() or 1说明max_workers 实际上是64，也就是说61到64都会报如下错误。Exception in thread QueueManagerThread:...ValueError: need at most 63 handles, got a sequence of length 63print(max_workers)  # 320# 输出因个人电脑而异print((None or 1) * 5)  # 5print((0 or 1) * 5)  # 5print((2 or 1) * 5)  # 10

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