Python Simülasyonları: SimPy Nedir, Ön Koşullar, Simülasyonlar Nasıl Çalıştırılır

Gerçek dünya, ister altyapı açısından isterse teknolojik açıdan olsun, sistemlerin farklı bölümlerinde çalışır. Python simülasyonlarının yardımıyla , bu sistemlerin SimPy çerçevesi tarafından desteklenen modeller aracılığıyla optimize edilmesi gerekiyor. Modeller, karmaşık bir sistemin oluşturulmasını öngörmek ve dolayısıyla adım adım algoritmalar aracılığıyla çözmek için gerçek yaşam sistemlerine daha yakın hale getirilerek geliştirilmiştir.

Büyük işletmeler söz konusu olduğunda, sistemi analiz etmek, onu düzeltmek ve sağlam hale getirmek için çok önemli hale gelir. Özellikle sağlık ve havalimanı işletmeciliği gibi acil servisler için, bireylerin faaliyetlerini her zaman izlemek ve zorlu durumlarla başa çıkmak için hazırlıklı olmak gerekir. Bu ancak Python simülasyon modellerinden içgörüler türetilerek mümkün olabilir.

SimPy nedir?

SimPy, yolcular, hastalar, araçlar ve varlıklar gibi 24 saat kaynak yönetimi ile uğraşan işletmeler tarafından tercih edilen, nesne yönelimli ve yöntem tabanlı bir açık kaynak, özel olay simülasyon kitaplığı anlamına gelir. Genellikle bu sistemler, ödeme sayaçları, resepsiyonlar ve otoyollar gibi kısıtlamalar veya devrilme kapasiteleri ile birlikte gelir.

SimPy, bu tür hizmetlerin dışında Python'da rastgele değişkenler yardımıyla genel analizlerin oluşturulmasına da yardımcı olur. Tamamen Python'da yazılan SimPy, Java Virtual Machine veya .NET gibi çeşitli ortamlarda çalışabilir.

SimPy'de bir simülasyon parçacığı örneği:

env = simpy.Environment()

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

env.run(10'a kadar)

Ortam ve parametreler kodu çalıştırmadan önce ayarlandığından, değişkenleri aşağıdaki gibi tanımlamanız gerekir:

• env: Olayları çalıştırmak ve analiz etmek için simülasyonun gerekli olduğu durumu ifade eder.
• num_booths: Kimlik kontrolleriyle donatılmış kabinlerin toplam sayısı.
• check_time: Her yolcunun kimliğini kontrol etme süresi.
• yolcu_arrival: Kuyrukta bekleyen yolcuların sıklığı.

Lütfen bu değişkenlerin yeterli, gerçeğe dayalı veri toplamak için gerektiğinde değiştirilebileceğini unutmayın.

Artık bir simülasyon taslağı hazırlamanın ne olduğunu bildiğinize göre, benzer olaylar için kod yazarken yardımcı olabilecek adımlar şunlardır:

Adım I: Çevreyi tanımlayın.

Adım II: İlgili standartları belirleyin.

Adım III: Simülasyonu yürütün.

Şimdilik, ilgili diğer süreçlere daha yakından bakmadan önce bu adımlar başlamak için yeterlidir.

Devamını oku: Python İstek Modülü Kılavuzu: Python'da İstek Kitaplığı Nasıl Kullanılır?

Başlamadan Önce Ön Koşullar SimPy

SimPy'yi kullanmaya başlamadan önce Python temelleri, sınıflar ve oluşturucular hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmanız gerekir. Oluşturucular, yinelemede bir nesneyi döndüren, işlevin gövdesine ve işlevin başlangıcında yerel değişkenlerine bağlanan ayrı bir Python işlevi olarak tanımlanabilir. Bu yineleyici sayesinde, işlev verim ifadesinin yürütülmesine yardımcı olur ve verilen ifadenin sonucunu üretir.

Getiri ifadeleri, herhangi bir etkinliğin zamanlamasını veya sürecini oluşturmaya yardımcı olan araçlardır. Olay, kendi kendini tetikleyen (bir sonraki araç ayrılana kadar olduğu gibi) veya bir kanal gibi herhangi bir kaynağı talep eden veya serbest bırakan bir olay olabilir. Bu ifadeler şu şekilde adlandırılır:

• verim isteği: Bu hesap, sisteme herhangi bir kaynak için bir bekleme listesine eklenmesi ve hemen kullanıma alınması için komut vermek için kullanılır.
• verim tutma: Bu ifade genellikle bir yöntemde farklı adımların yürütülmesi için ilgili herhangi bir zamanı vurgulamak için kullanılır.
• verim pasif: Bu ifade, başka bir işlev onu tetikleyene kadar işlemi beklemede tutmak için kullanılır.
• verim sürümü: Bu ifade, bir işlem tamamlandıktan sonra sistemde güncel tutmak için kullanılır, böylece sırada bekleyen sonraki adımları başlatır.

Artık sistemin çalışma süreci hakkında bir fikriniz olduğuna göre, paketi SimPy olarak ayarlanmış ilk çerçeve ile siparişinize de yüklemeniz gerekir. Bu çekirdek paket, tüm simülasyon modelini oluşturmanıza, yönetmenize ve yürütmenize yardımcı olur. Bazı yerleşik Python modüllerinin yardımıyla, ilgili ortalama bekleme süresini derleyebilir ve rastgele sayıları elde edebilirsiniz.

Rastgele sayı üreteçleri aşağıdaki işlevlere sahiptir:

1. Rastgele modülün tanımlanması.
2. Bir jeneratörü temsil etmek.
3. Rastgele bir değişken türetme: 10'dan 40'a kadar rastgele bir sayı gibi: g. rastgele()

Kontrol edin: Hindistan'da Python Geliştirici Maaşı

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Python simülasyonlarını çalıştırma

Kodlama ile işiniz bittiğinde, birkaç basit sınıf ve fonksiyon yardımıyla programı çalıştırabilirsiniz. Müşterilerin ortalama bekleme sürelerini anlamayı gerektiren bir tiyatro simülasyon sistemi hayal edin.

SimPy ile daha iyi olmak için, Python'da parametreler, üreteçler, fonksiyonlar ve sınıflar yardımıyla beyin fırtınası yapmak ve simülasyonlar oluşturmak yeterlidir. Her simülasyonun ortamı bir vakadan diğerine değiştiğinden, ilgili süreçlerin hızlı bir revizyonu aşağıda verilmiştir:

• Herhangi bir simülasyon için doğru algoritmayı kurma
• Python'da senaryonun oluşturulması
• İlgili tüm kaynaklar ve yöntemlerle işlevleri atama ve tanımlama
• Eyleme geçirilebilir sonuçlar üretmek için simülasyondaki parametreleri optimize etme

Ayrıca Okuyun: Yeni Başlayanlar için 42 Heyecan Verici Python Projesi Fikirleri ve Konuları

Çözüm

Python, veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, pratik uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın. Sektör danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.