lpsim，一个清晰可见的 python 库！

Python lpsim 模块是轻量的模拟工具，擅长事件流程、资源调度模拟。像模拟设备工作流程、简单业务场景都能用，适合快速验证逻辑。读这篇文章约 5 分钟，跟着案例实操，能轻松上手 lpsim 的核心用法。

1. 模拟简单事件流

做流程验证时，常需模拟按顺序触发的事件，lpsim 的 Event 类就能轻松实现。

下面代码模拟 “设备启动→数据采集” 的事件流。

清晰展现事件触发顺序，代码简洁易理解：

from lpsim importEvent,Simulator

defstart_device():

  print("设备启动成功")

defcollect_data():

  print("数据采集完成")

\# 创建模拟器和事件

sim =Simulator()

sim.add_event(Event(0, start_device))# 0秒触发启动

sim.add_event(Event(2, collect_data))# 2秒触发采集

sim.run() # 输出：设备启动成功 → 数据采集完成

这种方式特别适合测试简单的时序逻辑，不用写复杂的调度代码。

2. 资源分配模拟

在多任务场景中，资源分配是常见问题。

lpsim 的 Resource 类能模拟资源占用与释放的过程。

下面代码模拟 2 个任务争夺 1 个资源的场景；

直观展示资源分配结果：

from lpsim importResource,Simulator,Process

deftask(name, res, sim):

  with res.request():

  print(f"{name}占用资源")

  yield sim.timeout(3) # 占用3秒

  print(f"{name}释放资源")

\# 初始化

sim =Simulator()

res =Resource(sim, capacity=1)# 1个资源

\# 添加2个任务

sim.add_process(Process(sim, task,"任务1", res, sim))

sim.add_process(Process(sim, task,"任务2", res, sim))

sim.run() # 输出：任务1占用→任务1释放→任务2占用→任务2释放

通过这个案例，能快速理解资源调度的核心逻辑，不用手动处理锁机制。

3. 时间轴可视化

模拟结果需要直观展示时...

lpsim 的 Timeline 类能生成简单时间轴，帮我们理清事件发生顺序。

下面代码给事件流添加时间轴输出，让模拟过程更清晰，方便调试：

from lpsim importEvent,Simulator,Timeline

deflog_msg(msg):

  print(msg)

\# 创建组件

sim =Simulator()

timeline =Timeline(sim)

sim.add_event(Event(1, log_msg,"用户登录"))

sim.add_event(Event(3, log_msg,"提交订单"))

\# 运行并输出时间轴

sim.run()

timeline.show() # 输出：1s:用户登录 → 3s:提交订单

有了时间轴，即使事件多，也能快速定位每个事件的发生时间，排查时序问题很方便。

4. lpsim 的优劣势对比

和复杂的 simPy 模块比，lpsim 体积小、学习成本低。

不用掌握复杂概念，新手也能快速上手。

但它功能较基础，复杂场景（如多资源嵌套调度）支持不足，大型模拟项目可能不够用。

建议小型模拟、快速原型验证用 lpsim，复杂项目优先选 simPy。

5. 总结与互动

这篇文章讲了 lpsim 模块的三个实用案例和优劣势，能帮大家在合适场景用它提升模拟效率。

你们用 lpsim 做过哪些有趣的模拟？

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发表于 3天前
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分类：Python开发

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