面试题：Python任务调度中的并发处理与资源管理

解决方案

使用线程锁（threading.Lock）处理资源竞争：对于可能会被多个任务同时访问和修改的共享资源（如文件句柄、网络连接），使用线程锁来确保同一时间只有一个任务能够访问该资源，避免数据不一致等问题。
资源池管理系统资源：创建资源池来管理有限的系统资源，如文件句柄池、网络连接池。任务从资源池中获取资源，使用完毕后归还，这样可以有效控制资源的使用数量，避免资源耗尽。
使用asyncio实现高效任务调度：asyncio是Python的异步I/O库，它允许在单线程内以异步方式执行I/O操作，从而提高任务调度的效率。asyncio使用事件循环来调度任务，任务在I/O操作等待时会将控制权交回事件循环，让其他任务有机会执行。

代码示例

使用线程锁处理资源竞争

import threading

# 创建锁对象
lock = threading.Lock()

def io_task():
    with lock:
        # 这里进行I/O操作，如文件读写、网络连接等
        print("执行I/O任务，此时资源被锁定")

资源池管理系统资源（以文件句柄为例）

from queue import Queue

class FileHandlePool:
    def __init__(self, num_files, file_path):
        self.pool = Queue(num_files)
        for _ in range(num_files):
            self.pool.put(open(file_path, 'r'))

    def get_file_handle(self):
        return self.pool.get()

    def return_file_handle(self, file_handle):
        self.pool.put(file_handle)


file_pool = FileHandlePool(5, 'example.txt')

def file_io_task():
    file_handle = file_pool.get_file_handle()
    try:
        data = file_handle.read()
        print(f"读取文件内容: {data}")
    finally:
        file_pool.return_file_handle(file_handle)

使用asyncio实现高效任务调度

import asyncio

async def async_io_task():
    # 模拟I/O操作，如网络请求、文件读写等
    await asyncio.sleep(1)
    print("异步I/O任务完成")


async def main():
    tasks = [async_io_task() for _ in range(5)]
    await asyncio.gather(*tasks)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在实际应用中，可以结合上述方法，如在asyncio任务中使用线程锁和资源池，从而全面地解决资源竞争、资源管理和任务调度高效性的问题。

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