python 短进程优先算法_一篇文章搞懂Python之进程基础

短进程优先算法（Shortest Process Next，简称SPN）是一种进程调度算法，其核心思想是优先调度需要执行时间最短的进程。在SPN算法中，每个进程都有一个预计执行时间，调度器会选择预计执行时间最短的进程先执行。

在Python中，可以使用multiprocessing模块来创建和管理进程。该模块提供了Process类，可以用来创建新进程。下面是一个简单的例子：

import multiprocessing

def worker():
    print('Worker')

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    p.start()

在上面的例子中，我们定义了一个函数worker，该函数将在新进程中执行。然后，我们创建了一个名为p的新进程，并将该进程的目标设置为worker函数。最后，我们启动了该进程。

除了Process类外，multiprocessing模块还提供了其他有用的功能，如进程池和队列。进程池可以用来管理多个进程，从而更好地利用CPU资源。队列可以用来在不同进程之间传递数据。

总之，Python提供了丰富的进程管理功能，可以轻松地实现短进程优先算法和其他进程调度算法。通过合理地利用这些功能，我们可以编写出高效可靠的多进程应用程序。

相关问题

用python编程实现进程调度算法中的：短进程优先调度算法

下面是一个简单的Python实现短进程优先调度算法的示例代码：

# 定义进程类
class Process:
    def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time):
        self.pid = pid  # 进程ID
        self.arrival_time = arrival_time  # 到达时间
        self.burst_time = burst_time  # 执行时间

    def __str__(self):
        return f'进程{self.pid}：到达时间={self.arrival_time}，执行时间={self.burst_time}'

# 短进程优先调度算法
def sjf(processes):
    current_time = 0  # 当前时间
    waiting_time = 0  # 总等待时间
    n = len(processes)
    queue = []  # 任务队列

    while True:
        for i in range(n):
            # 将到达时间小于等于当前时间的进程加入队列
            if processes[i].arrival_time <= current_time and processes[i] not in queue:
                queue.append(processes[i])

        if len(queue) == 0:
            break

        # 按照执行时间排序，选择执行时间最短的进程
        queue.sort(key=lambda x: x.burst_time)
        process = queue.pop(0)

        waiting_time += current_time - process.arrival_time
        current_time += process.burst_time

    return waiting_time / n

# 测试
if __name__ == '__main__':
    processes = [
        Process(1, 0, 5),
        Process(2, 2, 3),
        Process(3, 4, 1),
        Process(4, 5, 4),
        Process(5, 6, 2),
    ]
    avg_waiting_time = sjf(processes)
    print(f'平均等待时间：{avg_waiting_time:.2f}')

以上代码实现了一个简单的短进程优先调度算法，并通过一组测试数据进行了测试。

python多进程共享内存_python 进程间通信 共享内存

在 Python 中，可以使用 `multiprocessing` 模块来创建多进程程序，并且可以使用共享内存来实现进程间通信。下面是一个简单的例子：

import multiprocessing

# 定义共享内存变量
shared_var = multiprocessing.Value('i', 0)

# 定义进程函数
def child_process(shared_var):
    # 修改共享内存变量
    shared_var.value += 1
    print('Child process: shared_var =', shared_var.value)

# 创建子进程
process = multiprocessing.Process(target=child_process, args=(shared_var,))
process.start()
process.join()

# 在主进程中读取共享内存变量
print('Main process: shared_var =', shared_var.value)

在上面的例子中，我们首先定义了一个共享内存变量 `shared_var`，并且使用 `multiprocessing.Value` 函数来创建它。`'i'` 表示这个共享内存变量是一个整数类型。

然后定义了一个进程函数 `child_process`，它接受一个共享内存变量作为参数，并且在函数中修改了这个变量的值。

接着，我们使用 `multiprocessing.Process` 函数创建了一个子进程，并且把 `shared_var` 作为参数传递给了子进程。最后，我们使用 `process.join()` 等待子进程执行完成。

在主进程中，我们可以使用 `shared_var.value` 来读取共享内存变量的值。

需要注意的是，共享内存变量是有锁机制的，多个进程同时访问同一个共享内存变量时，会自动加锁，防止出现竞争条件。