在默认conda-numpy中禁用/配置多线程

Question

numpy的某些版本/构建具有某些操作的多线程执行。关于如何启用此功能，StackOverflow上有许多问题。理论上，这是伟大的。但是，我想禁用它。

原因是我在使用多处理进行并行化的脚本上下文中运行了一些numpy代码。默认的numpy多线程似乎不是很"智能"，每个进程都会尝试使用我机器上的所有核心，如果我有多个进程在运行，这会很快过载。（而且，这是一台共享机器，所以一般来说这只是一种粗鲁的行为）。

我使用的是当前默认使用conda安装的numpy版本。以下是我最终使用的numpy版本的信息：

In [1]: import numpy
In [2]: numpy.__version__
Out[2]: '1.10.2'
In [3]: numpy.__config__.show()
lapack_opt_info:
    libraries = ['openblas']
    library_dirs = ['/home/mwaskom/anaconda/lib']
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
    language = c
blas_opt_info:
    libraries = ['openblas']
    library_dirs = ['/home/mwaskom/anaconda/lib']
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
    language = c
openblas_info:
    libraries = ['openblas']
    library_dirs = ['/home/mwaskom/anaconda/lib']
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
    language = c
openblas_lapack_info:
    libraries = ['openblas']
    library_dirs = ['/home/mwaskom/anaconda/lib']
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
    language = c
blas_mkl_info:
  NOT AVAILABLE

当numpy符合MKL时，线程的数量可以通过环境变量来控制。这就是答案。然而，通过conda使用MKL构建需要花钱（而且免费学术选项似乎已经停止）。因此，我需要知道如何在上面显示的conda构建中控制多线程行为。

理想情况下，应该有一个环境变量或其他选项，让我根据正在做的事情选择要使用的线程数。或者，有没有一种方法可以使用conda安装一个不会多线程的numpy版本？

Answer 1

事实证明，多线程是通过OPENBLAS_NUM_THREADS环境变量控制的，因此将其设置为1将保持串行。