Симуляции Python: что такое SimPy, предпосылки, как запускать симуляции

Реальный мир работает в разных частях систем, будь то с инфраструктурной или технологической точки зрения. С помощью моделирования Python эти системы необходимо оптимизировать с помощью моделей, поддерживаемых платформой SimPy. Модели разрабатываются с помощью приближения к реальным системам, чтобы прогнозировать создание сложной системы и, следовательно, решать ее с помощью пошаговых алгоритмов.

Когда дело доходит до крупных предприятий, критически важным становится анализ системы, чтобы исправить ее и сделать ее надежной. Особенно для экстренных служб, таких как здравоохранение и администрация аэропортов, необходимо постоянно контролировать действия людей и быть готовыми справляться со сложными ситуациями. Это возможно только путем извлечения информации из имитационных моделей Python.

Что такое СимПи?

SimPy представляет собой объектно-ориентированную и основанную на методах библиотеку моделирования специальных событий с открытым исходным кодом, которую предпочитают предприятия, занимающиеся круглосуточным управлением ресурсами, такими как пассажиры, пациенты, транспортные средства и активы. Часто эти системы имеют ограничения или возможности опрокидывания, такие как кассы, стойки регистрации и автомагистрали.

Помимо таких сервисов, SimPy также помогает генерировать общую аналитику с помощью случайных переменных в Python. Написанный полностью на Python, SimPy может работать в нескольких средах, таких как виртуальная машина Java или .NET.

Вот пример фрагмента симуляции в SimPy:

env = simpy.Environment()

env.process(checkpoint_run(env, num_booths, check_time,passenger_arrival))

env.run(пока=10)

Поскольку среда и параметры устанавливаются перед запуском кода, вам потребуется определить переменные следующим образом:

• env: Относится к ситуации, когда симуляция необходима для запуска и анализа событий.
• num_booths: общее количество кабин, оснащенных проверкой личности.
• check_time: период проверки идентификатора каждого пассажира.
• пассажир_арривал: частота пассажиров, ожидающих в очереди.

Пожалуйста, помните, что эти переменные могут быть изменены по мере необходимости для сбора адекватных, основанных на реальности данных.

Теперь, когда вы знаете, что входит в набросок симуляции, вот шаги, которые могут оказаться полезными при написании кода для подобных событий:

Шаг I: Определите среду.

Шаг II: Установите соответствующие стандарты.

Шаг III: Выполните моделирование.

На данный момент этих шагов достаточно, чтобы начать, прежде чем мы перейдем к более подробному рассмотрению других вовлеченных процессов.

Подробнее: Руководство по модулю запросов Python: как использовать библиотеку запросов в Python?

Предварительные требования перед тем, как вы начнете SimPy

Прежде чем приступить к работе с SimPy, вам потребуется глубокое понимание основ Python, а также классов и генераторов. Генераторы можно определить как дискретную функцию Python, которая возвращает объект в итерации, который прикрепляется к телу функции, а также его локальные переменные в начале функции. Именно из-за этого итератора функция помогает в выполнении оператора yield и генерирует результат данного выражения.

Операторы yield — это инструменты, которые помогают настроить расписание или процесс любого события. Событие может быть самозапускающимся (например, пока не уедет следующее транспортное средство) или запрашивать или освобождать какой-либо ресурс, например канал. Эти утверждения называются:

• yield request: эта учетная запись используется, чтобы дать системе команду добавиться в список ожидания для любого ресурса и немедленно начать его использование.
• yieldhold: этот оператор обычно используется для выделения времени, необходимого для выполнения различных шагов в методе.
• yield passivate: этот оператор используется для удержания процесса в ожидании, пока его не запустит какая-либо другая функция.
• yield release: этот оператор используется в системе, чтобы обновлять его после завершения процесса, тем самым запуская следующие шаги, ожидающие в очереди.

Теперь, когда у вас есть представление о рабочем процессе системы, вам также необходимо установить пакет в свой заказ с исходным фреймворком, установленным как SimPy. Этот базовый пакет поможет вам создать, управлять и выполнять всю имитационную модель. С помощью некоторых встроенных модулей Python вы можете скомпилировать среднее время ожидания, а также получить случайные числа.

Генераторы случайных чисел выполняют следующие функции:

1. Определение случайного модуля.
2. Представляю генератор.
3. Получение случайной величины: Как случайное число от 10 до 40: g. случайный()

Проверьте: Зарплата разработчиков Python в Индии

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Запуск симуляций Python

Как только вы закончите кодирование, вы можете запустить программу с помощью нескольких простых классов и функций. Представьте себе систему моделирования для театра, которая требует понимания среднего времени ожидания посетителей.

Чтобы стать лучше с SimPy, все, что вам нужно сделать, это провести мозговой штурм и создать симуляции на Python с помощью параметров, генераторов, функций и классов. Поскольку среда каждого моделирования варьируется от одного случая к другому, вот краткий обзор задействованных процессов:

• Настройка правильного алгоритма для любого моделирования
• Составление сценария на Python
• Назначение и определение функций со всеми задействованными ресурсами и методами
• Оптимизация параметров моделирования для получения действенных результатов

Читайте также: 42 интересных идеи и темы для проектов Python для начинающих

Заключение

Если вам интересно узнать о Python и науке о данных, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad по науке о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, Индивидуальные встречи с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.