下面是我为您准备的关于如何控制Python进程或线程个数的攻略：

控制Python进程或线程个数的攻略

1. 为什么需要控制进程或线程个数

在编写Python脚本或程序时，我们通常会用到多个进程或线程来完成不同的任务，如爬虫、并行计算等等。但是，如果进程或线程个数过多，会导致系统资源的不足，甚至出现死锁、内存泄漏等问题。因此，我们需要控制进程或线程的个数，以避免出现这些问题。

2. 如何控制进程或线程个数

2.1 使用multiprocessing模块

在Python中，我们可以使用multiprocessing模块来创建多进程，从而实现并行计算。multiprocessing模块提供了一个Pool类，可以控制进程的数量。例如，下面的代码创建了一个包含4个进程的进程池：

from multiprocessing import Pool

def func(x):
    return x**2

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(4)
    result = pool.map(func, range(10))
    print(result)

在上面的代码中，我们使用map函数将func函数应用到range(10)中的每个元素上，并返回结果。由于我们创建了一个包含4个进程的进程池，因此，这个过程中最多只会有4个进程同时运行。注意，如果没有限制进程的数量，Python会尽可能地占用所有的CPU资源。

2.2 使用threading模块

在Python中，我们可以使用threading模块来创建多线程，从而实现并发计算。与进程类似，threading模块中也提供了一个ThreadPool类，可以控制线程的数量。例如，下面的代码创建了一个包含4个线程的线程池：

import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def func(x):
    return x**2

if __name__ == '__main__':
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
    result = executor.map(func, range(10))
    print(result)

在上面的代码中，我们使用map函数将func函数应用到range(10)中的每个元素上，并返回结果。由于我们创建了一个包含4个线程的线程池，因此，这个过程中最多只会有4个线程同时运行。注意，如果没有限制线程的数量，Python会尽可能地占用所有的CPU资源。

3. 总结

以上就是关于如何控制Python进程或线程个数的攻略。我们可以使用multiprocessing模块创建多进程，使用threading模块创建多线程，通过控制进程或线程的数量来避免出现系统资源不足的问题。当然，如何控制进程或线程的数量需要视具体情况而定，可以根据任务复杂度和系统资源等因素来灵活调整。