将属性添加到生成的对象？

问题描述

我定义了一个生成器，该生成器生成系统的泊松到达率。我希望每个生成的到达（客户）都有一个随机数（x，y），该值显示到达客户到系统的位置。即我想生成系统的泊松到达率，其中每个到达都来自随机位置。假设x在50范围内，y在60范围内。

如何将其添加到以下代码中？

class Arrival(object):

    def __init__(self,stream_defin,referrer):
        self.service = stream_defin["service"]
        self.arrival_rate = stream_defin["rate"]
        self.referrer = referrer

    def sim_init(self,env,sim_stats):
        self.sim_stats = sim_stats
        self.env = env
        self.env.process(self.sim_arrival_generator())

    def sim_arrival_generator(self):
            i = 0
            while True:
                interarrival = spstats.expon(scale=1/self.arrival_rate).rvs()
                yield self.env.timeout(interarrival)
                i+=1

解决方法

您的代码引用了许多您未提供其定义的对象和方法。这使得很难确切知道您要查找的内容。另外，我不确定我是否从概念上理解您的需求。但是，如果我以最简单的方式解释您的要求，那么我会建议您：

我假设此行当前正在创建一个“到达”，它由interarrival变量引用：

interarrival = spstats.expon(scale=1/self.arrival_rate).rvs()

该值当前似乎是一个延迟值，以使连续延迟的模式覆盖泊松分布模式。不仅仅是时间值，您还希望在代码中的这一点上创建一个延迟以及x和y坐标给定的随机位置，并使它们一起代表一个“到达”。

我建议创建一个Python字典对象来表示每次到达。这是您可以执行的操作：

interarrival = {
    'delay': spstats.expon(scale=1 / self.arrival_rate).rvs(),'position': {
        'x': random.randint(self.min_x,self.max_x),'y': random.randint(self.min_y,self.max_y)
    }
}

在答案中进行大量编码工作不是S.O.是真的，但是您在无聊的时刻抓住了我，我讨厌提供我实际上没有运行过的代码，所以...

我采取了许多自由行动，并填写了您的代码，以便它可以实际运行并“执行某些操作”，尽管所做的只是延迟到达之间的时间，并在每次到达时打印出其值。我假设您想查看实际的延迟是因为您致电self.env.timeout，并且您的生成器从未停止生成到达信息。没有延迟或一些费时的处理，此代码将迅速产生成千上万您无法读取的到达信息。

我将您的班级从Arrival重命名为Arrivals，因为其中的代码处理的是一系列到达事件，而不是单个到达事件，而且我想不出一种改变它的好方法还有更多变化。我主要尝试添加代码，并尽可能减少提供的代码。考虑到所有这些，这就是我想到的：

import scipy.stats as spstats
import random
import json
import time

class Arrivals(object):

    def __init__(self,stream_defin,referrer):
        self.service = stream_defin["service"]
        self.arrival_rate = stream_defin["rate"]
        self.min_x,self.max_x = stream_defin["min_x"],stream_defin["max_x"]
        self.min_y,self.max_y = stream_defin["min_y"],stream_defin["max_y"]
        self.referrer = referrer

    def sim_init(self,env,sim_stats):
        self.sim_stats = sim_stats
        self.env = env
        self.env.process(self.sim_arrival_generator())
        return self

    def sim_arrival_generator(self):
            i = 0
            while True:
                interarrival = {
                    'index': i,'delay': spstats.expon(scale=1 / self.arrival_rate).rvs(),'position': {
                        'x': random.randint(self.min_x,self.max_y)
                    }
                }
                yield self.env.timeout(interarrival)
                i += 1

class Env():
    def process(self,arrivals):
        for arrival in arrivals:
            # Do whatever needs to be done with each arrival
            print('Processing arrival: ')
            print(json.dumps(arrival,indent=4))

    def timeout(self,arrival):
        # Delay the arrival by its delay time before delivering for processing
        print("Delaying %2.2f seconds..." % (arrival['delay']))
        time.sleep(arrival['delay'])
        return arrival

def main():

    stream_defin = {
        'service': 'service','rate': 0.5,'min_x': 5,'max_x': 50,'min_y': 10,'max_y': 60
    }

    stats = [] # a place to collect results,I assume
    Arrivals(stream_defin,'referrer').sim_init(Env(),stats)

main()

这个东西可以永远运行，所以当你想停止它的时候必须用CTRL-C退出它。添加一个iterations配置值以限制迭代次数将很容易。您既可以将其添加到生成器本身，也可以在达到指定的迭代计数时退出process()方法。

采样结果（输出有实际延迟，如下所示）：

Delaying 5.39 seconds...
Processing arrival: 
{
    "index": 0,"delay": 5.394974068076859,"position": {
        "x": 34,"y": 29
    }
}
Delaying 1.51 seconds...
Processing arrival: 
{
    "index": 1,"delay": 1.5095025601339542,"position": {
        "x": 24,"y": 24
    }
}
Delaying 1.48 seconds...
Processing arrival: 
{
    "index": 2,"delay": 1.4840036046166114,"position": {
        "x": 28,"y": 57
    }
}
Delaying 4.09 seconds...
Processing arrival: 
{
    "index": 3,"delay": 4.08649062133332,"position": {
        "x": 37,"y": 14
    }
}
...