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法学使用Python中的SimPy进行离散事件仿真的基础知识
SimPy（发音类似于“Blimpie”）是一个用于面向过程的离散事件仿真的Python包。
安装
安装SimPy最简单的方法是通过pip
pip install simpy
你可能会得到类似这样的输出：
在撰写本文时，simpy-3.0.11是SimPy的最新版本，我们将在以下所有示例中使用它。
如果SimPy已经安装，请使用pip的–U选项进行升级。
pip install –U simpy
注意：你需要安装python 2.7或更高版本，对于Linux/Unix/MacOS，你可能需要root权限才能安装SimPy。
要检查SimPy是否成功安装，请打开python shell并导入simpy。
基本概念
SimPy是一个离散事件仿真库。Simpy的活动组件（如消息、车辆或客户）是用进程建模的。在SimPy中，活动实体被称为进程。进程是一个产生离散事件的Python生成器。请注意，我不返回任何东西，而是一个yield(ing)，这是普通函数和生成器之间的区别。这允许我们创建事件并产生它们，以便等待它们被触发。
当一个进程产生一个事件时，该进程将被挂起。SimPy允许我们在事件被触发时恢复挂起的进程。如果多个进程等待同一个事件，SimPy将按照它们产生该事件的顺序恢复它们。
def gen(x): y = yield x+1 return y
>>> g = gen(1) >>> next(g) 2 >>> next(g) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#2>", line 1, in <module> next(g) StopIteration
上述迭代在变量x第一次yield后停止。
超时类型的事件在经过一定量的（模拟）时间后被触发。超时事件允许进程保持或休眠一段时间。包括超时在内的所有事件都可以通过调用进程所在的Environment的相应方法来创建。
#Import important library
from random import randint
import simpy
#Config
TALKS_PER_SESSION = 3
TALK_LENGTH = 30
BREAK_LENGTH = 15
ATTENDEES = 1
def attendee(env, name, knowledge=0, hunger=0):
talks =0
breaks =0
#Repeat sessions
while True:
# Visit talks
for i in range(TALKS_PER_SESSION):
print('Talk {0} begins at {1}'.format(talks+1, env.now))
knowledge += randint(0, 3) / (1 + hunger)
hunger += randint(1, 4)
talks += 1
yield env.timeout(TALK_LENGTH)
print(f'Talk {talks} ends at {env.now}')
print('Attendee %s finished talks with knowledge %.2f and hunger ' '%.2f' %( name, knowledge, hunger))
#Take a break, Go to buffet
food = randint(3, 12)
hunger -= min(food, hunger)
yield env.timeout(BREAK_LENGTH)
print('Attendee %s finished eating with hunger %.2f ' %(name, hunger))
# Run Simulation
env = simpy.Environment()
for i in range(ATTENDEES):
env.process(attendee(env, i))
env.run(until=250)如果我们运行上面的程序，我们将看到类似这样的输出：
我们在上面尝试复制会议厅的场景，其中有随机数量的演讲者，每场会议的演讲次数为4次，每次演讲时长为40分钟，休息时长为30分钟。
我们的参与者进程需要一个Environment (env)的引用、姓名、知识和饥饿感才能创建新的事件。会议将无限循环，直到它变为False。attendee()函数是一个生成器，它不会终止，而是在到达yield语句后将控制流传递回仿真。
最后，我们运行一个演示仿真“会议参与者”，直到达到设定的250值（包括：3次演讲，1次休息，3次演讲，1次休息，1次演讲）。
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