操作系统页面置换算法:FIFO实现及缺页分析

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0 下载量 77 浏览量 更新于2024-10-09 收藏 1KB RAR 举报
资源摘要信息: "页面置换算法是操作系统中用于管理内存的一种技术,当系统内存不足以容纳所有进程的页面时,就需要按照一定的算法将一些页面置换到外存中,以便为新调入的页面腾出空间。页面置换算法的种类很多,包括先进先出(FIFO)、最近最少使用(LRU)、时钟(CLOCK)等多种算法。本资源主要聚焦于先进先出(FIFO)页面置换算法的实现和应用,通过编程代码演示如何计算在特定运行情况下发生的缺页数和缺页率。在描述中提到的“os.c”文件很可能是用C语言编写的一个程序,用于模拟或实现FIFO页面置换算法,该程序可以处理不同页面引用序列,并计算出对应的缺页数和缺页率,以评估算法在不同场景下的效率和性能。" 知识点详细说明: 1. 操作系统内存管理 操作系统中的内存管理是计算机科学中的一个核心领域,它涉及如何高效地分配和管理计算机的主存。内存管理的一个重要任务是处理当系统物理内存不足以容纳所有活动进程时的情况,这时就需要使用页面置换算法来选择部分页面将其移至磁盘等存储设备上,即所谓的交换空间或虚拟内存。 2. 页面置换算法 页面置换算法是内存管理中的一种机制,用于确定当内存不足时,哪些内存页面应该被替换。页面置换算法的性能直接影响到系统的整体性能,因为频繁的页面置换会导致额外的开销,即“页面置换错误”或“缺页中断”。 3. 先进先出(FIFO)算法 先进先出(FIFO)页面置换算法是最简单的页面置换策略之一,该算法基于“先进先出”的原则,即总是淘汰最先进入内存的页面。在实现时,系统维护一个队列,记录页面的装入时间顺序。当发生缺页中断时,FIFO算法会移除队列头部的页面,也就是最早进入内存的页面,并将新的页面加入到队列尾部。 4. 缺页数与缺页率 缺页数是指在一段时间内发生缺页中断的总次数,而缺页率则是缺页数与总页面访问数之间的比值。缺页率是衡量页面置换算法效率的重要指标之一,一个理想的页面置换算法应该有较低的缺页率。通过计算缺页率,可以了解算法在不同工作负载下的性能表现,并据此优化算法的参数或选择更合适的页面置换策略。 5. C语言实现 “os.c”文件表明该资源可能是一个用C语言编写的程序,用于实现FIFO页面置换算法。C语言因其执行效率高、操作内存直接等特性,常用于系统编程和操作系统实现。在这个程序中,可能包括定义数据结构来模拟页面队列、处理页面引用序列以及计算缺页数和缺页率的逻辑。 6. 模拟与性能评估 通过编写程序模拟页面置换算法,可以对算法的行为进行分析和性能评估。在模拟中,可以指定不同的页面引用序列,通过运行程序来观察算法的表现,包括缺页中断的频率和内存利用效率等。这样的模拟实验对于理解和改进页面置换算法非常重要,也是操作系统教学和研究中常用的方法。 总结来说,本资源通过C语言编程的方式提供了先进先出(FIFO)页面置换算法的具体实现,并通过计算缺页数和缺页率来评估该算法在不同场景下的性能,对于理解和优化操作系统内存管理机制具有重要意义。

import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class book_spider(): def __init__(self,root_url): self.root_url=root_url self.book_list=[] #一级页面中获取的数据(二级页面地址)存放于此列表 self.chapter_list=[] #二级页面中获取的数据(三级页面地址和章节名)存放于此列表 def get_url(url): while True: try: res=requests.get(url) if res.status_code==200: res.encoding =res.apparent_encoding print("页面获取成功") return res.text else: print("页面返回异常",res.status_code) except: print("页面获取错误") def get_book_list(self.url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url+i for i in self.bbok_list] self.book_list.remove('http://10.1.88.252:7000/庆余年') print(book_list) def get_chapter_list(self,url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"],a.text.replace("\n",""))) def get_content(self.chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") content = html.find("div",{"id":"content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name,chapter[1]) with open(path,"w",encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(): self.get_book_list(self.root_url) for book in self.book_list: self.get_chapter_liat(book) for chapter in chapter_list: self.get_content(chapter) book_s = book_spider("http://10.1.88.252:7000") book_s.main()这是一段爬虫代码,找出里面的错误并改正

2023-06-02 上传