Python实战项目：实现一个基于多线程/多进程的任务调度系统_python 调度系统

Python实战项目：实现一个基于多线程/多进程的任务调度系统

在本文中，我们将创建一个简单的任务调度系统，该系统能够使用多线程或多进程来执行一系列任务。我们将使用Python的标准库来实现这个系统，不依赖任何第三方库。
首先，让我们了解一下基础知识。

1.多线程与多进程

多线程和多进程是两种不同的并行处理方法。多线程是在单个进程内创建多个线程，共享进程的资源。而多进程则是创建多个独立的进程，每个进程有自己的内存空间和资源。
线程之间的通信和同步比较简单，因为它们共享进程的资源。相比之下，进程之间的通信和同步更加复杂，因为它们是独立的实体。
2.任务调度系统

任务调度系统是一种用于管理、调度和执行任务的软件。它可以自动或手动安排任务的执行顺序，并监控任务的执行状态。在本文中，我们将实现一个简单的任务调度系统，该系统可以接收任务列表，并使用多线程或多进程来执行这些任务。

项目实现

1. 定义任务类

首先，我们需要一个任务类来描述每个任务。任务类应该包含任务的描述和其他相关信息。

class Task:
    def __init__(self, description):
        self.description = description
        self.is_completed = False
    
    def complete(self):
        self.is_completed = True
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2. 定义任务调度器类

接下来，我们定义任务调度器类。这个类将负责管理任务列表，并根据需要启动多线程或多进程来执行任务。

多线程版本：

import threading
class ThreadTaskScheduler:
    def __init__(self):
        self.tasks = []
        self.threads = []
    
    def add_task(self, task):
        self.tasks.append(task)
    
    def start(self):
        for task in self.tasks:
            thread = threading.Thread(target=task.complete)
            thread.start()
            self.threads.append(thread)
        for thread in self.threads:
            thread.join()
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多进程版本：

为了使用多进程，我们需要导入multiprocessing模块。注意，由于GIL（全局解释器锁）的存在，多进程在执行CPU密集型任务时可能并不会提高效率。但对于IO密集型任务，多进程可以充分利用多核CPU的性能。

# 导入multiprocessing模块，用于创建和管理多进程
import multiprocessing
# 导入queue模块，提供线程安全的队列实现，用于进程间通信
import queue

# 定义一个名为ProcessTaskScheduler的类，用于管理多进程任务调度
class ProcessTaskScheduler:
# 初始化方法，用于初始化类的实例
def __init__(self):
# 存储添加的任务，初始为空列表
self.tasks = []
# 存储创建的进程，初始为空列表
self.processes = []
# 创建一个线程安全的队列对象，用于存储任务，可以在多个进程之间共享数据
self.task_queue = multiprocessing.Queue()
# 添加任务方法，接受一个任务作为参数，将其添加到tasks列表中
def add_task(self, task):
self.tasks.append(task)
# 开始执行方法，启动所有添加的任务并执行它们
def start(self):
# 定义一个内部函数worker，该函数将在每个进程中执行
def worker():
while True:
# 从task_queue队列中获取任务
task = self.task_queue.get()
# 如果任务是None，则跳出循环，结束工作进程
if task is None:
break
# 执行任务，假设每个任务都有一个complete()方法来执行任务
task.complete()
# 根据CPU的核心数量创建相应数量的进程，每个进程执行worker函数
for _ in range(multiprocessing.cpu_count()): # 根据CPU核心数创建相应数量的进程
process = multiprocessing.Process(target=worker) # 创建一个新的进程，并将worker函数作为目标函数传递给该进程
process.start() # 启动进程
self.processes.append(process) # 将新进程添加到processes列表中
# 将所有任务添加到task_queue队列中，以便工作进程可以获取并执行它们
for task in self.tasks:
self.task_queue.put(task)
# 将None放入队列中，通知工作进程它们已经完成所有任务并应该退出循环
for _ in range(len(self.tasks)): # 将None放入队列，通知工作进程结束工作
self.task_queue.put(None)
# 等待所有进程完成工作，join()方法将阻塞当前进程，直到该进程完成执行
for process in self.processes: # 等待所有进程结束工作
process.join()
``
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