TP框架中的任务调度实现

TP（Thread Pool）框架是一种用于并发编程的技术，它通过将任务分配给线程池中的线程来实现并行处理。在TP框架中，任务调度是指将任务分配给可用线程的过程。以下是一个简单的任务调度实现：

1. 创建线程池：首先，需要创建一个线程池，其中包含一定数量的线程。这些线程在等待任务时处于空闲状态。

import threading

class ThreadPool:
    def __init__(self, num_threads):
        self.num_threads = num_threads
        self.threads = []
        self.task_queue = []
        self.lock = threading.Lock()
        self.create_threads()

    def create_threads(self):
        for _ in range(self.num_threads):
            t = threading.Thread(target=self.worker)
            t.start()
            self.threads.append(t)

2. 添加任务：当有新任务需要执行时，将任务添加到任务队列中。

    def add_task(self, task):
        with self.lock:
            self.task_queue.append(task)

3. 工作线程：线程池中的每个线程都会执行以下工作线程函数，以便从任务队列中获取任务并执行它们。

    def worker(self):
        while True:
            task = None
            with self.lock:
                if len(self.task_queue) > 0:
                    task = self.task_queue.pop(0)
            if task is not None:
                task()

4. 关闭线程池：当所有任务都完成后，可以关闭线程池，以便释放资源。

    def close(self):
        for t in self.threads:
            t.join()

这是一个简单的基于Python的TP框架实现。在实际应用中，可能需要根据具体需求对其进行扩展和优化，例如添加任务优先级、限制任务队列大小等。