深度剖析Python工具特性

下面给大家进行详细说明下什么是Python 工具，对于那些从来没有学习过编程或者并非计算机专业的编程学习者而言，Python应用语言是***的选择之一，它具备简单清晰的语言特点。

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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 工具专栏文章。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。

我将使用食品杂货店内具有多条通道的付款区域这个相当简单的示例。通过使用所演示的模拟，我们可以根据对扫描器技术。购物者习惯、人员配备需求等进行的各种更改所产生的经济上和等待时间上的含义提出问题。这个建模的优点是在您对所做的更改产生的含义有清晰的想法时。

它让您能提前制定策略。很明显，大多数读者不会专门经营一家食品杂货店，但这些技术可以广泛地应用于各类系。SimPy 库只提供了三个抽象／父类，并且它们对应于模拟的三个基本概念。有许多其它常规函数和常量用于控制模拟的运行，但重要的概念都与这些类结合在一起。
　　
模拟中的核心概念是进程。一个进程只是一个对象，它完成某些任务，随后在它准备完成下一个任务之前有时会等待一会儿。在 SimPy 中，您还可以“钝化”进程，这意味着在一个进程完成一个任务后，只有当其它进程要求该进程完成其它任务时，它才会去做。

把进程当作尝试完成一个目标，常常是很有用的。在编写进程时，通常把它编写成可以在其中执行多个操作的循环。在每个操作之间，可以插入 Python 工具语句，它让模拟调度程序在返回控制之前执行每个等待进程的操作。
　　
进程执行的许多操作取决于资源的使用。资源只是在可用性方面受到限制。在生物学模型中，资源可能是食物供应；在网络模型中，资源可以是路由器或有限带宽通道；在我们的市场模拟中，资源是付款通道。资源执行的唯一任务是在任何给定的时间内将它的使用限于一个特定的进程上。

在 SimPy 编程模型下，进程单独决定它要保留资源的时间有多长，资源本身是被动的。在实际系统中，SimPy 模型可能适合概念性方案，也可能不适合；很容易想象到资源在本质上会限制其利用率（例如，如果服务器计算机在必需的时间帧内没有获得满意的响应，则它会中断连接）。

但作为编程问题，进程或资源是否是“主动”方就不是特别重要（只要确保您理解了您的意图）。***一个 SimPy 类是监控程序。实际上监控程序不是很重要，只不过它很方便。监控程序所做的全部任务就是记录向它报告的事件，并保存有关这些事件的统计信息（平均值、计数、方差等）。

该库提供的 Monitor 类对记录模拟措施是个有用的工具，但您也可以通过您想使用的其它任何技术来记录事件。事实上，我的示例使 Monitor 子类化，以提供某些（稍微）增强的能力。

分享名称：深度剖析Python工具特性
转载源于：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news44/95094.html

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