这篇文章主要介绍Python如何实现病毒仿真器，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
1. 仿真效果
仿真开始，一开始只有5个发病者，传播率为0.8，潜伏期为14天
由于人口的流动，以及医院床位的隔离，一开始病毒扩撒不是很速度
随着医院床位满了，隔离失败，加上人口的流动，病患数开始几何式的增加
2. 什么是仿真器
仿真器（emulator）以某一系统复现另一系统的功能。与计算机模拟系统（Computer Simulation）的区别在于，仿真器致力于模仿系统的外在表现、行为，而不是模拟系统的抽象模型。
3. python如何实现仿真器
现在来谈谈仿真器实现的原理。仿真器使用Python和PyQt5实现。PyQt5是封装了Qt library的跨平台GUI开发库，基于Python语言。
这里主要涉及到仿真器效果绘制，以及如何模拟多个参数。先来说一下绘制市民的状态。绘制的工作通过drawing.py文件的Drawing类来完成。该类是QWidget的子类，这也就意味着Drawing类本身是PyQt5的一个组件。与按钮、标签类似。只是并不需要往Drawing上放置任何子组件。只要在Drawing上绘制各种图形即可。
在PyQt5中，任何一个QWidget的子类，都可以实现一个paintEvent方法，当组件每次刷新时，就会调用paintEvent方法重新绘制组件的内容。Drawing类中paintEvent方法的代码如下：
# 每次Drawing刷新，都会调用该方法 def paintEvent(self,event): qp = QPainter() qp.begin(self) self.drawing(qp) # 绘制城市的各种状态的市民 qp.end()
在绘制图像前，需要创建QPainter对象，然后调用QPainter对象的begin方法，结束绘制后，需要调用QPainter对象的end方法。上面代码中的drawing方法用于完成具体的绘制工作。
仿真器设置一个人员池，来进行人员的流动性
class Persons(metaclass=Singleton): def __init__(self): self.persons = [] # 保存所有的人员 self.latency_persons = [] # 保存处于潜伏期的人员 city = City(Params.city_center_x,Params.city_center_y) for value in range(0, Params.city_person_count): x = Params.person_position_scale * next_gaussian() + city.center_x y = Params.person_position_scale * next_gaussian() + city.center_y if x > Params.city_width: x = Params.city_width if y > Params.city_height: y = Params.city_height self.persons.append(Person(city,x,y)) # 获取特定人群的数量 def get_person_size(self,state): if state == -1: return len(self.persons) count = 0 for person in self.persons: if person.state == state: count += 1 return count
仿真代码
from PyQt5.QtWidgets import *
from socket import *
class Transmission:
def __init__(self,ui):
self.ui = ui
self.host = 'localhost'
self.port = 5678
self.addr = (self.host,self.port)
def send_command(self,command,value=None):
tcp_client_socket = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
tcp_client_socket.connect(self.addr)
if value == None:
value = 0
data = command + ':' + str(value)
tcp_client_socket.send(('%s\r\n' % data).encode(encoding='utf-8'))
data = tcp_client_socket.recv(1024)
result = data.decode('utf-8').strip()
tcp_client_socket.close()
return result
def setup(self):
self.ui.horizontalSliderBedCount.valueChanged.connect(self.bed_count_value_change)
self.ui.pushButtonUpdateBedCount.clicked.connect(self.update_bed_count)
self.ui.horizontalSliderFlowIntention.valueChanged.connect(self.flow_intention_value_change)
self.ui.pushButtonFlowIntention.clicked.connect(self.update_flow_intention)
self.ui.horizontalSliderBroadRate.valueChanged.connect(self.broad_rate_value_change)
self.ui.pushButtonBroadRate.clicked.connect(self.update_broad_rate)
self.ui.horizontalSliderLatency.valueChanged.connect(self.latency_value_change)
self.ui.pushButtonLatency.clicked.connect(self.update_latency)
self.ui.pushButtonClose.clicked.connect(self.close_virus_simulation)
def bed_count_value_change(self):
self.ui.labelBedIncrement.setText(
f'设置变量
class Params: success = False # 初始感染人数 original_infected_count = 50 # 病毒传播率 broad_rate = 0.8 # 病毒潜伏期，14天 virus_latency = 140 # 医院收治响应时间 hospital_receive_time = 10 # 医院床位 hospital_bed_count = 100 # 安全距离 safe_distance = 2 # 平均流动意向[-3,3] 值越大，流动意向越强 average_flow_intention = 3 # 城市总人口数量 city_person_count = 5000 # 病死率 fatality_rate = 0.02 # 死亡时间 dead_time = 30 # 死亡时间方差 dead_variance = 30 # 城市宽度 city_width = 1100 # 城市高度 city_height = 800 # 医院宽度（需要计算获得） hospial_width = 0 # 城市中心x坐标 city_center_x = 550 # 城市中心y坐标 city_center_y = 400 # 用于计算城市中每个人随机位置的scale（用于正态分布） person_position_scale = 200 current_time = 1 # 当前时间
我们可以根据这些修改仿真页面
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