python分段EDF
时间: 2023-06-01 21:03:29 浏览: 120
Python分段EDF是一种多任务调度算法,它将任务分成几个段,每个段的优先级不同,根据优先级进行调度。
以下是一个简单的Python分段EDF实现示例:
```python
import queue
import time
class Task:
def __init__(self, name, start_time, end_time, priority):
self.name = name
self.start_time = start_time
self.end_time = end_time
self.priority = priority
def __repr__(self):
return f'{self.name}: [{self.start_time}, {self.end_time}], priority={self.priority}'
def edf(tasks):
# 将任务按照开始时间排序
tasks = sorted(tasks, key=lambda task: task.start_time)
# 任务队列
task_queue = queue.PriorityQueue()
# 当前时间
current_time = 0
# 当前正在执行的任务
current_task = None
# 添加所有任务到队列
for task in tasks:
task_queue.put((task.start_time, task))
# 循环调度任务
while not task_queue.empty():
# 取出下一个任务
_, next_task = task_queue.get()
# 计算任务剩余时间
remaining_time = next_task.end_time - current_time
# 如果当前有任务正在执行
if current_task:
# 如果当前任务的剩余时间更短,先执行当前任务
if current_task.priority >= next_task.priority and current_task.remaining_time < remaining_time:
remaining_time = current_task.remaining_time
task_queue.put((current_time + remaining_time, current_task))
# 将当前任务剩余时间加入总执行时间
else:
current_time += current_task.remaining_time
# 执行下一个任务
current_task = next_task
current_task.remaining_time = remaining_time
# 等待任务执行
time.sleep(remaining_time)
# 输出任务执行结果
print(f'{current_task.name} finished at {current_time + remaining_time}')
# 输出总执行时间
print(f'Total execution time: {current_time + current_task.remaining_time}')
# 测试代码
tasks = [
Task('Task 1', 0, 5, 1),
Task('Task 2', 2, 7, 2),
Task('Task 3', 4, 9, 3),
Task('Task 4', 6, 11, 4),
Task('Task 5', 8, 13, 5),
]
edf(tasks)
```
在这个示例中,我们定义了一个`Task`类来表示任务,包括任务名称、开始时间、结束时间和优先级。`edf`函数是我们的调度函数,它将任务按照开始时间排序,然后循环调度任务,直到任务队列为空。在每个循环中,我们取出下一个任务,计算任务剩余时间,如果当前有任务正在执行,我们比较当前任务和下一个任务的优先级,如果当前任务的优先级更高,或者当前任务的剩余时间更短,我们先执行当前任务。否则,我们执行下一个任务,并等待任务执行完成。在任务执行完成后,我们输出任务执行结果,并将总执行时间加上任务执行时间。最后,我们输出总执行时间。
这个示例演示了如何使用Python分段EDF算法来调度多个任务,并确保任务按照优先级顺序执行。
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