SimPy 简化了复杂模型

核心提示：人们常常难以理解或预知实际系统的随机行为，有时可能精确论证系统的统计特性（诸如一般的、最差和最好的性能特性），SimPy 简化了复杂模型，但在其它时候，只有实际运行（或模拟）系统时，模拟是很有用的，不管您感兴趣的是有限带宽网络、汽车交通行为、市场和商业性优化、生物／进化的交互作用还是其它“随机”

人们常常难以理解或预知实际系统的随机行为。有时可能精确论证系统的统计特性（诸如一般的、最差和最好的性能特性）。但在其它时候，只有实际运行（或模拟）系统时，具体设计的缺陷才会显现出来。本文中，David 讨论了 SimPy，它是一种 Python 包，允许您非常方便地创建离散事件系统的模型。

在我遇到 SimPy 包的其中一位创始人 Klaus Miller 时，从他那里知道了这个包。Miller 博士阅读过几篇提出使用 Python 2.2+ 生成器实现半协同例程和“轻便”线程的技术的 可爱的 Python专栏文章。特别是（使我很高兴的是），他发现在用 Python 实现 Simula-67 样式模拟时，这些技术很有用。

结果表明 Tony Vignaux 和 Chang Chui 以前曾创建了另一个 Python 库，它在概念上更接近于 Simscript，而且该库使用了标准线程技术，而不是我的半协同例程技术。该小组在一起研究时，认为基于生成器的样式更有效得多，并且最近在 SourceForge 上发起了使用 GPL 的项目，称为 SimPy（请参阅 参考资料，获得 SimPy 主页的链接），目前处于 beta 测试版状态。Vignaux 教授希望他在惠灵顿维多利亚大学（University of Victoria）的将来大学教学中使用统一的 SimPy 包；我相信该库也非常适合应用到各类实用问题中。

我承认在近期的通信交流和调查研究之前，我对编程领域的模拟方面没有任何基础知识。我猜想本专栏文章的大部分读者也和我一样，对这方面的知识知之甚少。尽管有人会认为这种样式编程的方式有些新奇，但在理解资源有限的实际系统的行为时，模拟是很有用的。不管您感兴趣的是有限带宽网络、汽车交通行为、市场和商业性优化、生物／进化的交互作用还是其它“随机”系统，SimPy 对这样的建模都提供了简单的 Python 工具。