`psutil`库如何使用来限制CPU使用率？

`psutil`（process and system utilities）是一个跨平台库，用于获取系统运行时的信息，包括CPU使用率、内存使用情况、磁盘I/O、网络I/O等信息。但是需要注意的是，`psutil`本身并不提供限制CPU使用率的功能。限制CPU使用率通常需要使用操作系统的特定功能或第三方库来实现。

如果你想限制Python程序的CPU使用率，可以通过创建多个进程来模拟限制效果，每个进程运行相同的任务，但是控制它们同时运行的数量。然而，这种方式并不是直接限制单个进程的CPU使用率，而是通过限制并发进程的数量来间接达到效果。

此外，对于Windows系统，可以通过调用Windows的作业对象（Job Object）API来限制CPU使用率，而对于Linux系统，则可以使用`nice`命令或者通过设置`cpulimit`工具来限制进程的CPU使用率。

如果你确实需要在Python中限制CPU使用率，可以考虑使用`concurrent.futures.ProcessPoolExecutor`来管理多个进程，并结合某种形式的信号量或其他同步机制来控制同时运行的进程数量，从而限制整体的CPU使用率。

这里有一些示例代码，展示如何使用`concurrent.futures`来创建和管理进程池：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, as_completed

def my_function():
    # 这里是需要执行的任务
    pass

# 定义要启动的进程数量
max_workers = 4

# 创建进程池
with ProcessPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
    # 提交任务到进程池
    future_to_function = {executor.submit(my_function): _ for _ in range(max_workers)}
    
    # 等待任务完成
    for future in as_completed(future_to_function):
        try:
            # 获取返回的结果或异常
            result = future.result()
        except Exception as exc:
            print(f'任务产生了异常: {exc}')
        else:
            print(f'任务结果: {result}')