SimPy 的 Environment、Events、进程交互等
Environment
决定仿真的起点和终点，管理仿真元素之间的关联。
APIs
添加仿真进程：
simpy.Environment.process()创建事件：
simpy.Environment.event()提供延时事件：
simpy.Environment.timeout()- 仿真结束的条件：
until=xxx进程也是事件：
仿真启动：
simpy.Environment.run()现在的时间：
simpy.Environment.now- 逐个执行仿真事件：
- 返回下一个计划事件的时间：
simpy.Environment.peek() - 处理下一个计划的事件：
simpy.Environment.step()
- 返回下一个计划事件的时间：
当前活动进程：
simpy.Environment.active_process
Example 2.1
定义一个进程，仿真的简单代码结构
import simpy
# 定义一个汽车进程
def car(env):
while True:
print('Start parking at %d' % env.now)
parking_duration = 5
# 进程延时 5s
yield env.timeout(parking_duration)
print('Start driving at %d' % env.now)
trip_duration = 2
# 延时 2s
yield env.timeout(trip_duration)
# 仿真启动
env = simpy.Environment() # 实例化环境
env.process(car(env)) # 添加汽车进程
env.run(until = 15) # 设定仿真结束条件, 这里是 15s 后停止Example 2.2
理解整个进程交互执行的流程。
描述一个汽车驾驶一段时间后停车充电， 汽车驾驶进程和电池充电进程通过事件的激活来相互影响
import simpy
from random import seed, randint
seed(23)
class ENV:
def __init__(self, env):
self.env = env
self.drive_proc = env.process(self.drive(env))
self.bat_ctrl_proc = env.process(self.bat_ctrl(env))
print("执行了 2 个 process")
self.bat_ctrl_reactivate = env.event()
self.bat_ctrl_sleep = env.event()
print("创建了 2 个事件")
# 驾驶进程
def drive(self, env):
while True:
# drive 20~40 minutes
print("Start driving at: ", env.now)
print("drive() 抛出了 timeout")
yield env.timeout(randint(20, 40))
print("drive() 恢复了")
print("End driving at: ", env.now)
# parking 1~6 hours
print("Start parking at: ", env.now)
# activate battery charging
# 这段代码应该是指触发事件并成功
print("drive() 触发了 reactivate 并成功")
self.bat_ctrl_reactivate.succeed()
self.bat_ctrl_reactivate = env.event()
# 继续执行
# 超时并挂起，等待 bat_ctrl_sleep 事件发生
print("drive() 抛出了 timeout 和 sleep")
yield env.timeout(randint(60, 360)) & self.bat_ctrl_sleep
print("drive() 恢复了")
print("End parking at: ", env.now)
# 电池充电进程
def bat_ctrl(self, env):
while True:
print("Charge sleep at: ", env.now)
# 挂起。接收到 drive() 中的事件发生后恢复
print("bat_ctrl() 抛出了 reactivate")
yield self.bat_ctrl_reactivate
print("bat_ctrl() 恢复了")
print("Charge activate at: ", env.now)
print("bat_ctrl() 抛出了 timeout")
yield env.timeout(randint(30, 90))
print("bat_ctrl() 恢复了")
print("Charge end at:", env.now)
# 这段代码应该是指触发事件并成功
print("bat_ctrl() 触发了 sleep 并成功")
self.bat_ctrl_sleep.succeed()
self.bat_ctrl_sleep = env.event()
if __name__ == "__main__":
env = simpy.Environment()
# 下面这一步执行了 init()
ENV(env)
print("env 开始模拟...")
env.run(until=300)汽车的进程需要引用环境（env）来创建新的事件。汽车的行为被描述成一个无限循环。记住，这个函数是一个生成器。尽管它永远不会终止，但一旦到达 yield 语句，它会将控制流传回仿真程序。触发生成的事件后（事件发生），模拟将在此语句中恢复该函数。
可以看到，首先进行了 env 的初始化，进程并没有执行；env.run() 后，进程开始执行，个人感觉在 env 环境内进程是同时的，代码是按加入 process 的顺序执行的。
查看运行结果
执行了 2 个 process
创建了 2 个事件
env 开始模拟...
Start driving at: 0
drive() 抛出了 timeout
Charge sleep at: 0
bat_ctrl() 抛出了 reactivate
drive() 恢复了
End driving at: 29
Start parking at: 29
drive() 触发了 reactivate 并成功
drive() 抛出了 timeout 和 sleep
bat_ctrl() 恢复了
Charge activate at: 29
bat_ctrl() 抛出了 timeout
bat_ctrl() 恢复了
Charge end at: 60
bat_ctrl() 触发了 sleep 并成功
Charge sleep at: 60
bat_ctrl() 抛出了 reactivate
drive() 恢复了
End parking at: 131
Start driving at: 131
drive() 抛出了 timeout
drive() 恢复了
End driving at: 169
Start parking at: 169
drive() 触发了 reactivate 并成功
drive() 抛出了 timeout 和 sleep
bat_ctrl() 恢复了
Charge activate at: 169
bat_ctrl() 抛出了 timeout
bat_ctrl() 恢复了
Charge end at: 226
bat_ctrl() 触发了 sleep 并成功
Charge sleep at: 226
bat_ctrl() 抛出了 reactivateExample 2.3
进程的中断。
在电动汽车还在充电过程中，接到一个紧急通知，需要中断充电进程马上出门
from random import seed, randint
import simpy
seed(23)
class EV:
def __init__(self, env):
self.env = env
self.drive_proc = env.process(self.drive(env))
def drive(self, env):
while True:
# 行驶20-40分钟
yield env.timeout(randint(20, 40))
# 停车1小时
print('开始停车时间', env.now)
charging = env.process(self.bat_ctrl(env))
print("设置了 timeout")
parking = env.timeout(60)
print("抛出了事件")
yield charging | parking
if not charging.triggered:
# 中断充电
charging.interrupt('该出发了！')
print('结束停车时间：', env.now)
def bat_ctrl(self, env):
print('充电器启动时间：', env.now)
try:
yield env.timeout(randint(60, 90))
print('充电器完成时间：', env.now)
except simpy.Interrupt as i:
# 充电被中断
print('充电器中断时间：', env.now, ', msg:', i.cause)
env = simpy.Environment()
ev = EV(env)
env.run(until=100)中断另一个进程。可以对进程调用 process.interrupt(xxx)。这将在该进程中引发中断异常，并立即恢复。
simpy.Interrupt.cause 获取 xxx 信息。
Events
SimPy 包含一组用于各种目的的事件类型。它们都继承 simpy.events.Event。
事件的层次结构：
- events.Event
- events.Timeout
- events.Initialize
- events.Process
- events.Condition
- events.AllOf
- events.AnyOf
APIs
Event.triggedEvent.processed- 触发事件并成功：
event.succeed(value=) - 触发事件并失败：
event.fail(exception) event.trigger(event)
事件基础知识
事件可以处于以下状态之一：
- 可能发生（未触发，不在 event 队列中）
- 会发生（触发，在时间 t 调度并插入 event 队列中）
- 已经发生（处理，从 event 队列中移除）
它们按这个顺序经历这些状态一次。时间推动事件的状态改变。
最初事件没有被触发，它只是内存中的对象
- 如果事件被触发，它将在给定的时间被调度并插入 SimPy 的事件队列中。属性
Event.trigged变为True- 只要不处理事件，就可以向事件添加回调。回调接受事件作为参数，储在 event.Callbacks 列表中
当 SimPy 将事件从事件队列中弹出并调用其所有回调时，该事件将被处理。现在已无法添加回调。属性
Event.processed变为True。
事件也有值。可以在事件触发之前或触发时设置该值，并可以通过 event.value 检索该值，或者在进程中通过生成事件（value=yield event）进行检索。
进程也是事件
触发事件
当事件被触发时，要么成功要么失败。
要触发事件并将其标记为成功，可以使用
event.succeed(value=None)，可以选择向它传递一个值（例如，计算结果）要触发事件并将其标记为失败，调用
event.fail(exception)并将异常实例传递给它（例如，在计算失败期间捕获的异常）触发事件的通用方法：
event.trigger(event)。这将获取传递给它的事件的值和结果（成功或失败）。
这三个方法都返回它们绑定到的事件实例。这允许执行如 Event(env).succeed() 之类的操作。
同时等待多个事件
SimPy 提供 AnyOf 和 AllOf 事件，这两个事件都是条件事件。两者都将事件列表作为参数，并在触发任何（至少一个）或所有事件时触发。
作为 AllOf 和 AnyOf 的简写，可以使用逻辑运算符 &（and）和 |（or）。
def test_condition(env):
t1, t2 = env.timeout(1, value='spam'), env.timeout(2, value='eggs')
ret = yield t1 | t2
assert ret == {t1: 'spam'}
t1, t2 = env.timeout(1, value='spam'), env.timeout(2, value='eggs')
ret = yield t1 & t2
assert ret == {t1: 'spam', t2: 'eggs'}
# You can also concatenate & and |
e1, e2, e3 = [env.timeout(i) for i in range(3)]
yield (e1 | e2) & e3
assert all(e.processed for e in [e1, e2, e3])
proc = env.process(test_condition(env))
env.run()
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