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Simpy é um framework baseado em processos com simulação de eventos discretos utilizando as bibliotecas padrão do Python.

Os processos em Simpy são definidos através de funções generator e podem, por exemplo, ser utilizadas para definir componentes como compradores, veículos ou agentes. Simpy também disponibiliza diversos tipos de recursos compartilhados para utilização de recursos propensos a congestionamento ( como servidores, caixas e túneis)

As simulações podem ser realizadas de modo “mais rápido possível”, em tempo real (de acordo com o desenrolar do tempo) ou manualmente passo a passo por cada evento.

Though it is theoretically possible to do continuous simulations with SimPy, it has no features that help you with that. On the other hand, SimPy is overkill for simulations with a fixed step size where your processes don’t interact with each other or with shared resources.

A short example simulating two clocks ticking in different time intervals looks like this:

>>> import simpy
>>>
>>> def clock(env, name, tick):
...     while True:
...         print(name, env.now)
...         yield env.timeout(tick)
...
>>> env = simpy.Environment()
>>> env.process(clock(env, 'fast', 0.5))
<Process(clock) object at 0x...>
>>> env.process(clock(env, 'slow', 1))
<Process(clock) object at 0x...>
>>> env.run(until=2)
fast 0
slow 0
fast 0.5
slow 1
fast 1.0
fast 1.5

A documentação contém um tutorial, diversos guias explicando os conceitos chave, uma boa gama de exemplos e a documentação da API.

SimPy is released under the MIT License. Simulation model developers are encouraged to share their SimPy modeling techniques with the SimPy community. Please post a message to the SimPy mailing list.

There is an introductory talk that explains SimPy’s concepts and provides some examples: watch the video or get the slides.

SimPy has also been reimplemented in other programming languages. See the list of ports for more details.