spyder在用multiprocessing进行并行运算的时候打开24个进程但只调用了两个cpu核心是为什么

Spyder是一个集成开发环境（IDE），它通常不会直接影响进程调度或CPU使用情况。当使用Python的`multiprocessing`库进行并行计算时，实际的并发行为是由操作系统和Python解释器管理的线程池或进程池。

默认情况下，如果你没有显式设置进程的数量或者限制，操作系统可能会根据资源可用性和策略（比如“抢占式”调度）动态分配给每个进程的CPU核心数。如果只有两个CPU核心被使用，可能是由于以下原因：

1. **系统限制**：某些操作系统会限制同时运行的进程数量，即使有更多的核心也只会分配给活跃的进程。

2. **资源管理**：如果其他正在运行的任务占用了大部分CPU资源，新开启的进程可能只能获取剩余的核心。

3. **线程池大小**：即便开启了24个进程，Python的`multiprocessing.Pool`默认创建的最大进程数量通常是系统的核数的一半。这可以防止过多的进程消耗过多的系统资源。

4. **任务规模**：如果每个进程处理的数据量很小，或者工作并不需要大量的计算，那么即使有多个进程，也可能仅占用少数核心。

要解决这个问题，你可以尝试设置进程池的大小明确为核心数，或者通过`os.sched_setaffinity()`函数手动指定每个进程应该使用的CPU核心。例如：

import os
from multiprocessing import Pool

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

或者在创建进程时显式设置：

with Pool(processes=2) as pool:
    # your tasks here