获取包名 if "Process:" in line: package_name = line.split("Process:")[1].split(",")[0].strip()增加统计包名的操作‘
时间: 2023-12-08 16:06:50 浏览: 16
可以在获取包名的代码后面添加一个字典,用来统计每个包名出现的次数。代码如下:
```
package_count = {}
if "Process:" in line:
package_name = line.split("Process:")[1].split(",")[0].strip()
if package_name in package_count:
package_count[package_name] += 1
else:
package_count[package_name] = 1
```
这样,每次获取到一个新的包名时,就会在字典中对应的键增加值,或者添加新的键。这样就可以统计出每个包名出现的次数了。
相关问题
def time_slice_scheduling(processes, time_slice): #时间片轮法 current_time = 0 ready_queue = processes.copy() while any(p.state != State.TERMINATED for p in ready_queue): processes_in_queue = len(ready_queue) current_process = ready_queue.pop(0) if current_process.state == State.TERMINATED: continue if current_process.state == State.NEW: current_process.state = State.RUNNING current_process.runtime = 0 current_process.start_time = current_time current_process.run(time_slice) current_time += time_slice if current_process.state == State.TERMINATED: current_process.end_time = current_time if current_process.state == State.RUNNING and current_process.rest_of_time > 0: ready_queue.append(current_process) if len(ready_queue) == processes_in_queue and current_process.rest_of_time > 0: ready_queue.append(current_process) return [p.end_time - p.start_time for p in processes],[(p.end_time - p.start_time) / p.cpu_time for p in processes],time_slice
这段代码是一个关于时间片轮法的实现,但是需要注意以下事项:
1. 代码中使用了 `State` 类型,但是没有给出其定义,需要确认其定义是否正确,否则代码会报错。
2. `ready_queue = processes.copy()` 将 `processes` 列表复制一遍,但是如果 `processes` 中的元素是对象,复制得到的只是对象的引用,需要确认是否符合需要。
3. `any(p.state != State.TERMINATED for p in ready_queue)` 用于判断是否还有进程未完成,需要确认代码中是否正确地修改了进程的状态。
4. `processes_in_queue = len(ready_queue)` 用于记录当前队列中的进程数,需要确认代码中是否正确地维护了进程队列。
5. `current_process = ready_queue.pop(0)` 用于从队列中取出下一个进程,需要确认代码中是否正确地维护了队列的顺序。
6. `current_process.run(time_slice)` 用于模拟进程运行,需要确认 `run()` 方法的实现是否正确。
7. `current_process.end_time = current_time` 用于记录进程结束时间,需要确认代码中是否正确地记录了时间信息。
8. `ready_queue.append(current_process)` 用于将进程重新加入队列,需要确认代码中是否正确地维护了队列的顺序。
9. `return [p.end_time - p.start_time for p in processes],[(p.end_time - p.start_time) / p.cpu_time for p in processes],time_slice` 返回了进程的运行时间和 CPU 利用率,需要确认代码中的计算是否正确。
以上是需要注意的事项,希望对你有所帮助。
def run(): schedule.every().hour.at(":10").do(cc_job) while True: schedule.run_pending() time.sleep(3540) if __name__ == '__main__': p = mp.Process(target=run) p.start()
这段代码使用了Python的`schedule`模块来设置一个每小时的定时任务,并以进程的方式在后台运行。具体步骤如下:
1. 首先导入需要使用的模块:
```
import schedule
import time
import multiprocessing as mp
```
2. 定义一个函数`cc_job`,用于执行定时任务:
```
def cc_job():
print("Run cc_job at every hour :10")
```
3. 定义一个函数`run`,用于设置定时任务并启动进程:
```
def run():
schedule.every().hour.at(":10").do(cc_job) # 每小时的10分执行一次
while True:
schedule.run_pending() # 运行所有的定时任务
time.sleep(3540) # 等待3540秒,即59分钟
```
这里使用`3540`秒是因为每个小时的10分执行一次,所以需要等待59分钟才能再次执行。
4. 在`__name__ == '__main__'`条件下,使用`mp.Process`创建一个进程,运行`run`函数:
```
if __name__ == '__main__':
p = mp.Process(target=run)
p.start()
```
这样就可以在后台运行一个每小时的定时任务了。需要注意的是,如果你要在服务器上运行这个程序,最好使用`nohup`命令或者`screen`命令来启动程序,以确保程序在后台一直运行。