Scala编程:Actors实现高效并发软件

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"Actors in Scala" 是一本关于使用Scala编程语言进行actor编程的教程,由Scala演员库的创建者Philipp Haller和Frank Sommers合著。这本书旨在教会读者如何利用Scala的actor构建高效、可扩展且健壮的并发软件,适用于JVM平台。书中所有示例均使用Scala 2.9.1和Akka 1.2版本编译。 在Scala中,Actors是一种高级的编程模型,用于构建基于轻量级进程和消息传递的并发和分布式系统。Actors模型的核心理念是通过隔离状态和并发处理来简化多线程环境下的复杂性。每个Actor都有自己的状态,并通过异步消息传递与其他Actor通信,这样可以避免共享状态导致的并发问题。 - **Actor的基本概念**:Actor是一个独立的执行单元,它有自己的状态并能够接收和处理消息。每个Actor都有一个邮箱,用于存储待处理的消息,按照先进先出(FIFO)的原则进行处理。 - **消息传递**:Actors之间的通信是通过发送和接收消息实现的。这些消息可以是任何类型的数据,通常使用Scala的case类来定义。消息传递是异步的,这意味着发送消息的Actor不会等待接收消息的Actor的响应,从而提高了系统的并行性。 - **Actor生命周期**:Actors有创建、活动、停止等生命周期阶段。可以使用`ActorSystem`来创建和管理Actor,当不再需要Actor时,可以通过`stop`方法优雅地停止它,释放相关资源。 - **Actor上下文**:每个Actor都有一个`ActorContext`对象,提供了创建子Actor、调度任务、设置接收消息的行为以及与ActorSystem交互的能力。 - **Actor路径**:每个Actor都有一个唯一的路径,可以用来标识和引用它。路径包括ActorSystem的名称、Actor的层级结构以及Actor的名称。 - **Receptionist和Lookup**:Scala的Actor模型中,可以通过Receptionist服务来发现和注册Actor,方便Actor之间的动态查找和通信。 - **Supervision and Monitoring**:Scala的Actors支持监督策略,当Actor发生故障时,可以按照预设的策略进行重启或停止。这有助于系统的容错性和稳定性。 - **Akka框架**:Akka是基于Actor模型的Java和Scala库,提供了一套全面的工具和机制,如持久化、集群、网络传输等,以构建高可用的分布式系统。 - **使用Scala和Java的互操作性**:由于Scala可以无缝与Java代码集成,因此可以在使用Actors的同时利用Java库和框架,扩大了应用的可能性。 "Actors in Scala"这本书是理解Scala并发编程和Akka框架的关键资源,通过学习和实践,开发者可以掌握构建并发系统的核心技巧,适应多核时代的软件开发需求。
2023-06-02 上传

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码,详细一点

2023-06-01 上传