python抢占式调度算法

### Python 中抢占式调度算法的实现与应用

#### 抢占式调度的概念
在操作系统中，抢占式调度允许正在执行的任务被更高优先级的新任务中断。这种机制确保高优先级任务能够尽快得到CPU资源，从而提高系统的响应速度和效率[^1]。

#### 实现思路
为了模拟抢占式调度，在Python中可以通过定义一系列具有不同优先级和服务时间的任务来构建模型。当新到达的任务其优先级高于当前正在运行的任务时，则暂停后者转而执行前者；待新的任务完成后继续之前被打断的工作直至完成全部工作流程。

下面是一个简单的例子展示如何利用类结构创建多个进程对象，并通过比较它们各自的属性来进行基于优先权的选择：

import heapq

class Process:
    def __init__(self, pid, priority, burst_time):
        self.pid = pid            # 进程ID
        self.priority = priority  # 优先级数值越低表示级别越高
        self.burst_time = burst_time  # 执行所需的时间长度
    
    def __lt__(self, other):      # 定义小于运算符以便于后续排序操作
        return self.priority < other.priority


def preemptive_scheduling(processes):
    ready_queue = []              # 就绪队列采用最小堆存储以方便快速获取最高优先进程
    current_time = 0               # 当前时刻计数器初始化为零
    result = []

    while processes or ready_queue:
        # 添加所有已到达就绪态但还未加入ready queue中的process到其中
        while processes and (not ready_queue or min(ready_queue).priority >= processes[0].priority):
            p = processes.pop(0)
            heapq.heappush(ready_queue, p)

        if not ready_queue:       # 如果此时还没有任何可被执行的task则跳过此周期进入下一轮循环等待下一个到来
            current_time += 1
            continue
        
        running_process = heapq.heappop(ready_queue)  # 取出最高优先级的进程准备执行它
        start_time = current_time                      # 记录开始执行该进程的具体时间节点
        current_time += running_process.burst_time     # 更新全局时间戳至本次调用结束后的下一秒位置处
        result.append((running_process.pid, start_time, current_time))  

        # 假设在此期间有其他更紧急的任务抵达那么应该立即将之插入到适当的位置上重新评估最优解方案
        for i in range(len(processes)):
            if processes[i].priority < running_process.priority:
                remaining_burst = running_process.burst_time - (current_time - start_time)
                new_proc = Process(running_process.pid, running_process.priority, remaining_burst)
                processes.insert(i, new_proc)
                break
                
    return result

上述代码片段展示了基本框架下的抢占式多级反馈队列调度策略的一部分逻辑处理方式[^2]。这里需要注意的是实际应用场景可能会更加复杂一些，比如还需要考虑I/O阻塞等情况的发生以及相应的恢复措施等额外因素的影响。