Perl TIMTOWTDI框架:Turnaround已弃用与替代

需积分: 6 0 下载量 132 浏览量 更新于2024-10-27 收藏 87KB ZIP 举报
资源摘要信息:"该文件标题为‘turnaround:已弃用’,描述说明这是一个‘回转’相关的Perl TIMTOWTDI Web框架,并且已经被弃用。提示用户查阅相关替代信息。标签为‘Perl’,指向该框架为Perl语言相关的项目。从压缩包文件名称列表‘turnaround-master’可以看出,该框架是一个名为‘turnaround’的主项目版本。" 从文件标题和描述中我们可以提取以下知识点: 1. **软件弃用(已弃用)**:在软件开发领域,“弃用”通常表示某个软件、功能或者项目不再推荐使用。开发者可能停止更新、不再提供技术支持或者引导用户转移到其它替代方案。弃用的原因可能有多种,包括但不限于技术过时、安全问题、设计缺陷或者有更好的解决方案出现。 2. **Perl语言**:Perl是一种高级、通用、解释型、动态编程语言。它由拉里·沃尔(Larry Wall)在1987年推出,最初的设计目标是使文本处理变得简单。Perl语言因其强大的文本处理能力、丰富的内置库以及灵活的语法,在CGI脚本编写、系统管理以及网络编程等领域中非常流行。 3. **TIMTOWTDI原则**:TIMTOWTDI是Perl语言中的一个俚语,全称为“There’s More Than One Way To Do It”,直译为“不止一种方法可以做到”。这一原则体现了Perl语言设计哲学的核心,即为了解决问题,可以采取多种不同的途径。它鼓励开发者采取对自己来说最有效的方式来编写代码,而不是遵循单一的编程范式或风格。 4. **Web框架**:Web框架是一组用于构建Web应用程序的库、工具或组件。框架通常提供了一套预定义的结构和工具,以便于开发者快速搭建网页、处理用户请求、管理会话和数据库交互等功能。使用Web框架可以大幅简化Web应用的开发过程,提高开发效率。 5. **回转(Turnaround)**:虽然在标题中提到了“回转”,但在技术语境中这个词并不是一个常见的术语,因此它可能指代的是一个具体的功能、过程或者策略。在没有额外信息的情况下,很难确定其确切含义,但从上下文推断,它可能与Web框架的某些操作或者生命周期管理有关。 6. **压缩包子文件名称列表**:“turnaround-master”表明了该文件是“turnaround”项目的主版本文件。在版本控制系统中,“master”通常被用作默认的主分支名称,意味着这个项目可能在使用如Git这样的版本控制系统进行管理。 综上所述,该文件所包含的项目是一个名为“turnaround”的Perl Web框架,但已经不再推荐使用,并且可能被其它更好的解决方案替代。文件名称中的“master”指出了这个项目可能遵循了常见的版本控制命名约定。对于寻求使用Perl进行Web开发的用户,他们需要寻找其它未被弃用的解决方案,或者可能需要转向支持当前技术发展的新框架。

class Process: def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time): self.pid = pid self.arrival_time = arrival_time self.burst_time = burst_time self.waiting_time = 0 self.turnaround_time = 0 self.response_ratio = 0 self.start_time = 0 self.complete_time = 0 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 # 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 # 创建进程列表 processes = [ Process(1, 0, 10), Process(2, 1, 5), Process(3, 2, 8), Process(4, 3, 6), ] # 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}") 解释这段代码的设计思路

2023-06-13 上传

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

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