如何优雅地实现一个动态任务队列调度器并控制并发任务数量？

Question

在学习多线程和异步编程时，我遇到了一个实际问题。假设我需要处理一个任务列表（任务可能是下载文件、爬取网页等），而这些任务需要动态添加，同时又需要控制最大并发任务的数量（例如限制为5个）。请问应该如何设计一个动态任务队列调度器以满足以下需求：

可以动态添加任务；
支持控制最大并发任务数量；
任务的处理可以是同步或异步的；
处理完一个任务后会自动取下一个任务进行处理。
代码部分： 如果使用 threading 或 asyncio，如何实现这个调度器？请给出实现思路或关键代码。

问题相关的代码片段：

import asyncio

async def task(name, delay):
    print(f"Task {name} started")
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"Task {name} finished")

# 示例任务函数
tasks = [
    {"name": "Task 1", "delay": 2},
    {"name": "Task 2", "delay": 1},
    {"name": "Task 3", "delay": 3},
    {"name": "Task 4", "delay": 4},
]

# 请在这里实现调度器逻辑，满足上述需求。

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

为了设计一个动态任务队列调度器来满足上述需求，可以采用以下思路：

1. 创建一个任务队列，用来存储待执行的任务。
2. 创建一个线程池或者使用 asyncio 来管理并发执行任务的数量，例如限制为5个。
3. 实现一个函数来动态添加任务到任务队列，并在任务执行完毕后自动获取下一个任务进行处理。
4. 根据任务的处理方式（同步或异步），调用合适的函数来执行任务的处理逻辑。 下面是一个示例代码，使用 asyncio 实现这个调度器：

import asyncio
async def task(name, delay):
    print(f"Task {name} started")
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"Task {name} finished")
tasks = [
    {"name": "Task 1", "delay": 2},
    {"name": "Task 2", "delay": 1},
    {"name": "Task 3", "delay": 3},
    {"name": "Task 4", "delay": 4},
]
async def task_scheduler(tasks):
    semaphore = asyncio.Semaphore(5)  # 控制最大并发任务数量为5
    async def worker(task):
        async with semaphore:
            await task(task["name"], task["delay"])
    
    for task_info in tasks:
        await worker(task_info)
# 在主程序中调用 task_scheduler 函数来启动任务调度器
asyncio.run(task_scheduler(tasks))

在这个示例中，我们使用 asyncio.Semaphore 来限制最大并发任务数量为5。然后在 task_scheduler 函数中，我们通过创建 worker 函数来实现对任务的并发处理。通过运行 task_scheduler 函数，我们可以实现动态添加任务并控制最大并发任务数量的任务调度器。