SimPy 是做什麼的？
範圍
此技能適用於基於流程的離散事件模型，其中主動實體產生事件並爭奪資源：佇列、生產系統、物流、網路、服務作業、庫存和其他事件驅動系統。
SimPy 提供一個事件排程器和建模原語。它不會選擇科學上有效的概念模型、輸入分佈、預熱、執行長度、複製次數、估計量或因果解釋。將這些視為模擬研究方法論，而非 SimPy API 行為。
當前版本與安裝
驗證日期 2026-07-23：
- 最新穩定版本：SimPy 4.1.2，於 2026-05-24 發佈在 PyPI 上；原始碼標籤
4.1.2指向提交f4381649。 - 套件中繼資料要求 Python >=3.8，並分類支援 CPython 3.8-3.14 及 PyPy。SimPy 無執行時依賴。
- 4.1.2 版本新增了對 Python 3.13/3.14 的支援和現代直譯器測試修正。
- 上游與本技能均以 MIT 授權。
建立可重現的環境：
uv venv --python 3.13
source .venv/bin/activate
uv pip install "simpy==4.1.2"
python -c "import importlib.metadata; print(importlib.metadata.version('simpy'))"
不要暗自替換為 latest 文件建置：它可能描述的是未發佈的開發版本。請使用 references/sources.md 中標記版本的 4.1.2 連結。
模型工作流程
- 定義目的與估計量。 說明決策/問題、系統邊界、實體、資源、狀態、輸出、時間單位，以及終止事件或穩態目標。
- 先撰寫概念模型。 記錄假設、分佈、路由、優先順序、初始條件和省略的機制。
- 實作生成器。 SimPy 流程是一個產生事件的 Python 生成器。使用
env.process(...)註冊生成器物件。 - 設定執行邊界。 為每個生產執行設定明確的時間、實體、事件和複製上限。絕不要在包含無窮循環流程的模型上呼叫
env.run()。 - 分離隨機串流。 為邏輯上不同的隨機來源使用區域的 RNG 實例；保留種子清單。
- 謹慎地進行監控。 在感興趣的狀態轉換後觀察狀態，在時間範圍處關閉時間加權區間，並測試監控不會改變事件順序。
- 驗證與確認。 測試確定性邊際情況、守恆律、軌跡、佇列規則和分析基準；針對所述目的與系統或專家證據進行比較。
- 執行獨立的複製。 從複製層級的估計值建立區間，而非來自單次執行中的相關實體。
- 報告限制。 包括初始化、未完成的實體、執行長度、種子/串流、精度、敏感度和驗證證據。切勿將模擬關聯轉換為因果推論。
在做出推論性宣稱之前，請閱讀 references/simulation-methodology.md。
最小的邊界模型
import random
import simpy
HORIZON = 480.0
arrival_rng = random.Random(101)
service_rng = random.Random(202)
env = simpy.Environment()
server = simpy.Resource(env, capacity=2)
completed = []
def customer(arrival):
with server.request() as request:
yield request
wait = env.now - arrival
yield env.timeout(service_rng.expovariate(1 / 6.0))
completed.append((env.now, wait))
def arrivals():
for _ in range(10_000): # 實體上限。
delay = arrival_rng.expovariate(1 / 4.0)
if env.now + delay >= HORIZON:
return
yield env.timeout(delay)
env.process(customer(env.now))
env.process(arrivals())
env.run(until=HORIZON)
數值時間範圍是半開區間：排程在 480.0 精確時刻的正常事件不會被處理。請報告未完成的實體，而不要默默將它們視為已完成的觀測值。
核心語意
環境與確定性排序
Environment 是單執行緒的。佇列按模擬時間、事件優先權，然後是嚴格遞增的事件 ID 排序。因此，相同時間、相同優先權的事件會按排程順序先進先出處理。模型流程可能表示並發性，但回呼會順序且確定性地執行。
env.now：無單位模擬時鐘；選擇並記錄一個單位。env.peek()：下一個事件時間或無窮大。env.step()：處理一個事件；若清單為空則拋出EmptySchedule。env.active_process：當前正在執行的流程，否則為None。env.run()：清空佇列；對於包含循環或無窮流程的模型來說不安全。
env.run(until=number) 和 env.run(until=event) 在邊界處不可互換：
- 數值會排程一個緊急停止事件，並排除該精確時刻的普通事件。
- 事件條件會在停止回呼觸發時返回該事件的值。其他同時事件的排序取決於優先權和排程順序。
- 在 4.1.2 版本中，
Environment.step()通過重新排程目標，保留了StopSimulation之後剩餘的回呼。因此，在env.run(until=target)之後，即使target的值已返回，target.processed可能仍為False，直到再執行一次step()/run()。請不要將processed作為執行後唯一的完成測試。
請參閱 references/events.md 和 references/monitoring.md。
事件（Event）、超時（Timeout）、流程（Process）與條件（Condition）
Event經歷一次從未觸發 -> 已觸發/已排程 -> 已處理的轉換。succeed(value)或fail(exception)會觸發它一次。Timeout在建立時觸發，被排程為now + delay，且不能被手動再次觸發。env.process(generator)建立一個Process；生成器以被產生事件的值恢復執行。從生成器返回會以該返回值作為Process的成功結果。未捕獲的異常則使其失敗。AnyOf/a | b和AllOf/a & b產生一個ConditionValue：一個有序的、類似字典的映射，從事件物件到它們的值。使用原始事件物件測試成員資格；不要假設一個純量結果。AnyOf不會取消失敗的事件。在放棄待處理的資源請求時，請明確取消它們；普通的超時仍然會被排程。
中斷（Interrupt）
process.interrupt(cause) 排程一個緊急中斷，將 simpy.Interrupt 拋入目標生成器中。在可能被中斷的工作周圍捕獲它，檢查 interrupt.cause，更新剩餘工作，然後要么恢復，要么重新產生原始事件，要么終止。
中斷一個流程會從其當前目標中移除其恢復回呼；它不會取消該目標事件。一個流程不能中斷自身或一個已終止的流程。請參閱 references/process-interaction.md。
共享資源
| 類型 | 語意 |
|---|---|
Resource | 先進先出，類似信號量的使用槽位 |
PriorityResource | 按較低數值優先權排序的佇列請求 |
PreemptiveResource | 優先權佇列，外加可選的對當前使用者的搶佔 |
Container | 同質數值水平；put/get 等待容量/物料 |
Store | 先進先出的 Python 物件 |
FilterStore | 第一個滿足請求謂詞的可用項目 |
PriorityStore | 可比較的項目，按優先權順序返回 |
使用請求上下文管理器：
def job(env, resource):
with resource.request() as request:
yield request
yield env.timeout(3)
退出時，它會釋放一個已獲取的請求或取消一個仍待處理的請求，包括在異常展開期間。對於手動持有的待處理 put/get/request，如果中斷或超時導致流程放棄它，請呼叫 cancel()。
PreemptiveResource.request(priority=..., preempt=True) 使用較低的數字作為較高的優先權。被搶佔的流程會收到一個 Interrupt，其原因是 Preempted 物件：cause.by 是搶佔的 Process，cause.usage_since 是開始使用的時間，cause.resource 是該資源。佇列中的優先權優先於 preempt 標誌；混合搶佔和非搶佔請求需要明確測試。
閱讀 references/resources.md 了解阻塞操作、佇列規則和範例。
監控與逐步執行
偏好於狀態轉換時進行明確的領域觀測。對於通用資源監控，包裝器或子類可以檢查 count、queue、level、items、put_queue 和 get_queue。對於事件追蹤，schedule() 和 step() 是中心掛鉤。
佇列測量對時序敏感：
- 請求方法的狀態前、狀態後、授予回呼和釋放回呼可能在同一個模擬時間戳上有所不同。
- 樣本平均值加權的是事件觀測值，而不是時間。計算左連續狀態路徑下的面積並除以經過時間。
- 添加初始和最終樣本；在分析時間範圍處關閉最後一個區間。
env._queue、資源的_env以及猴子補丁都是實作細節。鎖定 SimPy 版本，隔離檢測程式碼，並在升級後進行回歸測試。- 追蹤每個事件會改變運行時和記憶體使用量；設定追蹤記錄上限。
使用 scripts/resource_monitor.py 和 references/monitoring.md。
即時執行
simpy.rt.RealtimeEnvironment(initial_time=0, factor=1.0, strict=True) 將一個模擬單位映射到 factor 個真實世界秒數。在嚴格模式下，step()/run() 在計算落後時會拋出 RuntimeError。strict=False 容忍延遲；但不會恢復時序準確性。先使用 Environment 開發邏輯，然後使用寬鬆的平台感知容差進行獨立的時序測試。請參閱 references/real-time.md。
捆綁的安全 CLI
所有 CLI 使用固定的內建佇列模型或彙總本地構件。它們拒絕未知的 JSON 鍵、URL、符號連結、非有限數字、過大輸入以及無界時間/事件/實體/複製。它們從不評估配置文字、執行使用者 Python、匯入插件或呼叫網路服務。
# 檢視所有選項。
python skills/simpy/scripts/bounded_queue_scenario.py --help
python skills/simpy/scripts/replication_runner.py --help
python skills/simpy/scripts/event_trace_summary.py --help
python skills/simpy/scripts/validate_simulation_config.py --help
# 確定性的內建場景。
python skills/simpy/scripts/bounded_queue_scenario.py
# 使用複製層級 Student-t 區間的獨立複製。
python skills/simpy/scripts/replication_runner.py
# 僅驗證；不執行模擬。
python skills/simpy/scripts/validate_simulation_config.py config.json
複製執行器拒絕單次複製的區間。其區間量化了在配置模型下的蒙地卡羅不確定性；它們既不驗證模型，也不識別因果效應。請參閱 references/cli-guide.md。
測試
使用確定性單元測試來測試排序、邊界時間、條件、中斷、所有資源紀律、守恆律、事件/實體限制、種子可重複性以及監控的非干擾性。僅在必要時添加作為廣泛分佈檢查的隨機測試，並使用固定種子；避免脆弱的精確樣本估計。
在準確鎖定的環境中運行技能測試套件，不帶有位元組碼構件：
PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 uv run --isolated --no-project \
--python 3.13 --with "simpy==4.1.2" \
python -m unittest discover -s tests/simpy -v
參考資料
references/events.md— 排程器、生命週期、執行邊界、條件references/process-interaction.md— 生成器、共享事件、中斷references/resources.md— 所有 Resource、Container 和 Store 變體references/monitoring.md— 時間加權、佇列時序、追蹤、逐步執行references/real-time.md— 因子、嚴格模式、漂移、時序測試references/simulation-methodology.md— 複製、預熱、驗證、信賴區間references/cli-guide.md— 模式、邊界、輸出和安全的 CLI 範例references/sources.md— 標記日期的官方和主要方法來源
引用科學智能體技能
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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065
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