asyncio.wait(fs, *, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)

`asyncio.wait` 是一个协程函数，用于等待一组任务完成。它接受一个可迭代对象 `fs`，其中每个元素都是一个协程或者一个 `Future` 对象。`wait` 函数返回两个集合对象：已完成的任务集合和未完成的任务集合。

`timeout` 参数指定最长等待时间，如果超时则会抛出 `asyncio.TimeoutError` 异常。如果 `timeout` 参数为 `None`（默认值），则表示无限等待。

`return_when` 参数指定何时返回结果。它有三个可选值：

- `ALL_COMPLETED`（默认值）：所有任务完成后返回。
- `FIRST_COMPLETED`：任何一个任务完成后立即返回。
- `FIRST_EXCEPTION`：任何一个任务抛出异常后立即返回。

注意，`wait` 函数并不会自动取消未完成的任务，需要手动取消或等待这些任务完成。

相关问题

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 self.waiting_time = 0 #等待时间 self.turnaround_time = 0 #周转时间 self.response_ratio = 0 #响应比 self.start_time = 0 #开始时间 self.complete_time = 0 #结束时间 def hrrn(processes): n = len(processes) current_time = 0 completed_processes = [] while len(completed_processes) < n: # 计算每个进程的响应比 for p in processes: if p not in completed_processes: waiting_time = current_time - p.arrival_time p.response_ratio = 1 + waiting_time / p.burst_time #响应比=1+作业等待时间/估计运行时间 # 选择响应比最大的进程执行 selected_process = max(processes, key=lambda x: x.response_ratio) selected_process.start_time = current_time selected_process.complete_time = current_time + selected_process.burst_time selected_process.turnaround_time = selected_process.complete_time - selected_process.arrival_time current_time = selected_process.complete_time completed_processes.append(selected_process) return completed_processes #重复上述过程直到所有进程都完成。 # 创建进程列表 processes = [ Process(1, 0, 7), #(进程id，到达时间，执行时间） Process(2, 1, 8), Process(3, 2, 6), Process(4, 3, 4), ] # 运行调度算法 completed_processes = hrrn(processes) # 输出结果 total_wait_time = sum([p.waiting_time for p in completed_processes]) total_turnaround_time = sum([p.turnaround_time for p in completed_processes]) total_weighted_turnaround_time = sum([p.turnaround_time / p.burst_time for p in completed_processes]) for p in completed_processes: print( f"Process {p.pid}：到达时间 {p.arrival_time}，所需执行时间{p.burst_time}，开始时间{p.start_time}，结束时间 {p.complete_time}，周转时间 {p.turnaround_time}，带权周转时间 {p.turnaround_time / p.burst_time:.2f}") print(f"平均周转时间：{total_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") print(f"平均带权周转时间：{total_weighted_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") #对进程列表进行修改 #结果预计为： # Process 1：到达时间 0，所需执行时间7，开始时间0，结束时间 7，周转时间 7，带权周转时间 1.00 # Process 4：到达时间 3，所需执行时间4，开始时间7，结束时间 11，周转时间 8，带权周转时间 2.00 # Process 3：到达时间 2，所需执行时间6，开始时间11，结束时间 17，周转时间 15，带权周转时间 2.50 # Process 2：到达时间 1，所需执行时间8，开始时间17，结束时间 25，周转时间 24，带权周转时间 3.00 # 平均周转时间：13.50 # 平均带权周转时间：2.12 简述上述程序的设计思路

上述程序的设计思路是实现一个基于最高响应比优先调度算法的进程调度模拟器。程序首先定义了一个 Process 类，包含了进程的基本信息，如进程id、到达时间、执行时间等。然后，程序定义了一个 hrrn 函数，该函数接受一个进程列表作为参数，并且按照最高响应比优先调度算法调度这些进程，直到所有进程都完成。在 hrrn 函数中，程序通过计算每个进程的响应比，选择响应比最高的进程进行执行，并更新进程的各项数据，如开始时间、结束时间、周转时间等。最后，程序输出每个进程的基本信息以及平均周转时间和平均带权周转时间。为了验证算法的正确性，程序还对进程列表进行了修改，并输出了修改后的结果。

总的来说，该程序通过面向对象的方式实现了进程调度模拟器，并且采用了最高响应比优先调度算法来进行进程调度。

使用 asyncio.gather 与 asyncio.wait的区别

`asyncio.gather` 和 `asyncio.wait` 都是 Python 的 asyncio 库中的两个用于并发执行多个异步任务的方法，但它们之间有显著的不同。

1. **asyncio.gather()**:
- 这个函数用于一次性调度并等待多个协程（coroutines）的完成。它接受一组协程作为参数，返回一个 Future 对象，当所有协程都完成时，Future 将解析为包含每个协程结果的一个元组。如果任何一个协程抛出了异常，那么整个 `gather` 也会立即停止，返回的 Future 将包含第一个失败协程的错误信息。
- 示例：

     import asyncio

     async def task1():
         await asyncio.sleep(1)
         return "Task1 result"

     async def task2():
         await asyncio.sleep(2)
         return "Task2 result"

     tasks = [task1(), task2()]
     results = await asyncio.gather(*tasks)
     print(results)  # {"Task1 result", "Task2 result"}

2. **asyncio.wait()**:
- `wait` 函数则更底层，它接收一个可迭代的协程集合和一个超时时间。它会返回两个列表：一个是已完成的任务，另一个是还在运行或挂起的任务。这意味着你需要手动处理这些返回值，可能需要使用 `asyncio.all_tasks()` 或者 `asyncio.shield()` 来确保所有任务都被正确地收集和处理。
- 示例：

     import asyncio

     async def task1():
         await asyncio.sleep(1)
         return "Task1 result"

     async def task2():
         await asyncio.sleep(2)
         return "Task2 result"

     tasks = [task1(), task2()]
     done, pending = await asyncio.wait(tasks)
     completed_results = [t.result() for t in done]
     print(completed_results)

注意，如果你不提供超时时间，`wait` 只会在所有任务完成后才会结束。

总结来说，`asyncio.gather()` 是一个简洁的方式，适合于不需要太多控制流程、只需要等待所有任务完成的情况；而 `asyncio.wait()` 提供了更多的灵活性，但需要手动管理任务的状态。如果你不确定具体需求，`gather` 更加推荐，因为它更易于理解和使用。