使用six.moves.queue.PriorityQueue()实现在Python中的循环任务调度

在Python中，可以使用Queue.PriorityQueue()类来实现循环任务调度，PriorityQueue是一个线程安全的队列，可以存储具有优先级的元素。优先级通过一个可调用的比较函数来确定，具有较高优先级的元素会先被取出。

以下是一个简单的例子，展示如何使用PriorityQueue来实现循环任务调度：

import time
import threading
import queue

class Task:
    def __init__(self, priority, name):
        self.priority = priority
        self.name = name
    
    def __lt__(self, other):
        return self.priority < other.priority

def worker():
    while True:
        task = task_queue.get()  # 从队列中获取任务
        print(f"Processing task: {task.name}")
        time.sleep(1)  # 模拟任务处理时间
        task_queue.task_done()

# 创建一个优先级队列
task_queue = queue.PriorityQueue()

# 启动多个工作线程
for _ in range(3):
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.daemon = True  # 设置守护线程，程序退出时自动终止线程
    t.start()

# 创建一些任务并添加到队列中
task1 = Task(3, "Task 1")
task2 = Task(1, "Task 2")
task3 = Task(2, "Task 3")

task_queue.put(task1)
task_queue.put(task2)
task_queue.put(task3)

# 等待所有任务完成
task_queue.join()

上述代码中，首先我们定义了一个Task类，它具有优先级(priority)和名称(name)属性。Task类还实现了一个__lt__()方法，用于指定任务之间的比较规则，这样可以根据优先级对任务进行排序。

然后我们创建了一个worker()函数，作为工作线程的入口点。在worker()函数中，我们使用一个无限循环来处理任务。通过调用task_queue.get()方法，从优先级队列中获取一个任务，然后打印任务的名称，并休眠1秒模拟任务处理的时间。最后调用task_queue.task_done()方法表示任务已完成。

在主线程中，我们创建了一个PriorityQueue()对象作为任务队列，然后创建了三个工作线程，并启动它们。接下来，我们创建了三个任务，并将它们按照不同的优先级放入队列中。通过调用task_queue.join()方法，主线程将阻塞，直到所有任务都被处理完成。

总结来说，使用PriorityQueue实现循环任务调度可以确保具有较高优先级的任务先被处理。我们可以通过设置任务的优先级来控制任务的顺序，从而实现灵活的任务调度。