Python中实现基于Limiter()的分布式任务调度器

在Python中实现基于Limiter()的分布式任务调度器可以使用Python的多线程或者多进程来实现。下面是一个使用多线程实现的示例代码：

import threading
import time

class TaskScheduler:
    def __init__(self, max_concurrent_tasks=10):
        self.max_concurrent_tasks = max_concurrent_tasks
        self.limiter = threading.Semaphore(max_concurrent_tasks)

    def run_task(self, task):
        self.limiter.acquire()  # 获取一个信号量，表示开始运行一个任务
        threading.Thread(target=self._execute_task, args=(task,)).start()

    def _execute_task(self, task):
        # 执行任务
        print(f"Running task: {task}")
        time.sleep(1)
        print(f"Task finished: {task}")
        
        self.limiter.release()  # 释放一个信号量，表示任务执行完成

if __name__ == "__main__":
    task_scheduler = TaskScheduler(max_concurrent_tasks=5)
    
    # 添加任务到任务调度器
    for i in range(10):
        task_scheduler.run_task(f"Task {i}")
        time.sleep(0.5)

上述代码创建了一个TaskScheduler类，它有一个run_task()方法用于运行任务。在__init__()方法中，我们使用了threading.Semaphore(max_concurrent_tasks)来创建一个指定数量的信号量限制并发任务的数量。

run_task()方法首先通过self.limiter.acquire()获取一个信号量，来限制最大并发任务数量。然后使用threading.Thread创建一个新的线程，并调用_execute_task()方法来实际执行任务。在任务执行完成后，通过self.limiter.release()释放一个信号量，表示任务执行完成。

在主程序中，我们创建了一个task_scheduler对象，并通过task_scheduler.run_task()方法添加了10个任务到任务调度器中。每个任务的执行时间为1秒，我们通过time.sleep(0.5)在添加任务之间添加了一些延迟，以便演示同时运行的任务数量受到限制。

运行上述代码会输出类似以下内容的结果：

Running task: Task 0
Running task: Task 1
Running task: Task 2
Running task: Task 3
Running task: Task 4
Task finished: Task 0
Task finished: Task 1
Task finished: Task 2
Task finished: Task 3
Running task: Task 5
Running task: Task 6
Running task: Task 7
Running task: Task 8
Running task: Task 9
Task finished: Task 4
Task finished: Task 5
Task finished: Task 6
Task finished: Task 7
Task finished: Task 8
Task finished: Task 9

可以看到，同时运行的任务数量被限制为5个，每当一个任务执行完成后，才会开始运行新的任务，从而保持了最大并发任务数量在指定范围内。

需要注意的是，上述实现是基于Python的多线程，如果需要使用多进程实现，可以使用multiprocessing模块来替代threading模块，并使用multiprocessing.Semaphore()来创建信号量。其他部分的逻辑基本相同。