關(guān)于以下示例：import osNUM_CPUS = None  # defaults to all availabledef worker(f1, f2):    os.system("run program x on f1 and f2") <--- Big command, cannot run more that K in paralleldef test_run(pool):     filelist = os.listdir(files_dir)     for f1 in filelist:          for f2 in filelist:               pool.apply_async(worker, args=(f1, f2))if __name__ == "__main__":     import multiprocessing as mp     pool = mp.Pool(NUM_CPUS)     test_run(pool)     pool.close()     pool.join()每次os.system調(diào)用都會(huì)消耗大量資源，因此我無(wú)法并行調(diào)度超過(guò) K( 5) 的資源。不幸的是，即使NUM_POOLS=5每個(gè)設(shè)置都會(huì)pool.apply_async立即返回。如何指定python不讓超過(guò)5個(gè)worker并行運(yùn)行？