用python语言写一个界面可视化的多级反馈队列进程调度算法

在Python中，你可以使用Tkinter库来创建用户界面，同时结合multiprocessing模块来实现多级反馈队列（Multiprocess Priority Queue）进程调度算法。这里是一个简单的例子，展示了如何设计一个可视化界面来模拟进程调度：

import tkinter as tk
from tkinter import messagebox
import multiprocessing as mp

# 假设我们有一个简单的任务类
class Task:
    def __init__(self, priority):
        self.priority = priority

# 多级反馈队列处理器
class Scheduler(mp.Process):
    def __init__(self, task_queue, result_queue):
        super().__init__()
        self.task_queue = task_queue
        self.result_queue = result_queue

    def run(self):
        while True:
            if not self.task_queue.empty():
                task = self.task_queue.get()
                # 这里只是一个简化示例，实际调度逻辑应该更复杂
                process_task(task)
                self.result_queue.put(f"Task {task.priority} completed")

# 用户界面部分
def create_ui(root):
    def add_task(priority):
        task = Task(priority)
        task_queue.put(task)

    task_queue = mp.Queue()
    result_queue = mp.Queue()

    main_frame = tk.Frame(root)
    main_frame.pack()

    add_task_button = tk.Button(main_frame, text="Add Task", command=lambda: add_task(tk.IntVar().set(int(entry.get()))))
    add_task_button.pack()

    status_label = tk.Label(root, text="")
    status_label.pack()

    def update_status(text):
        root.update_idletasks()
        messagebox.showinfo("Status", text)
        status_label.config(text=text)

    scheduler = Scheduler(task_queue, result_queue)
    scheduler.start()

    # 监听结果队列
    def on_result(result):
        update_status(result)

    result_queue.put("Starting...")
    scheduler.join()
    result_queue.close()  # 防止死锁

if __name__ == "__main__":
    root = tk.Tk()
    create_ui(root)
    root.mainloop()

在这个例子中，用户通过按钮添加任务到队列，后台的Scheduler进程会根据任务优先级调度并显示完成状态。这仅作演示用途，真正的多级反馈队列调度可能会涉及到更复杂的优先级管理和资源管理。