用途：SimPy 是标准 Python 上的进程式离散事件仿真框架，用于建模随时间演化的系统，其中实体（顾客、车辆、数据包等）彼此交互并竞争共享资源（服务器、机器、带宽等）。
主要能力：用 Python 生成器函数进行进程建模；共享资源管理（服务器、容器、仓库等）；事件驱动调度与同步；与墙钟时间同步的实时仿真；监控与数据采集。
使用方式：安装与依赖信息暂未提供。典型用法是创建 simpy.Environment()，用 env.process() 启动基于 yield 的生成器进程，通过 env.timeout() 等待时间，用 resource.request() 申请资源，最后用 env.run(until=...) 运行。资源类型包括 Resource、PriorityResource、PreemptiveResource、Container、Store、FilterStore、PriorityStore。事件可等待、组合（event1 & event2 表示 AllOf，event1 | event2 表示 AnyOf）或作为进程事件。实时仿真实例：import simpy.rt; env = simpy.rt.RealtimeEnvironment(factor=1.0)，factor=0.5 表示 1 仿真单位等于 0.5 秒（快 2 倍）。
适用场景：制造排程与产线、医疗急诊与患者流、电信网络流量与带宽分配、交通与物流、呼叫中心与零售结账、CPU 调度与 I/O 等。
限制：不适合固定时间步长的连续仿真（可考虑 SciPy ODE 求解器）、无资源竞争的独立进程、纯数学优化（可考虑 SciPy optimize）。常见注意事项：进程函数必须 yield 事件；事件只能触发一次；使用资源上下文管理器避免泄漏；避免阻塞调用；保持时间单位一致；防止死锁。需设置 random.seed() 以保证可复现。
参考资料：references/resources.md、events.md、process-interaction.md、monitoring.md、real-time.md。模板与脚本：scripts/basic_simulation_template.py、scripts/resource_monitor.py（含 ResourceMonitor、MultiResourceMonitor、ContainerMonitor，支持统计与 CSV 导出）。先定义系统（实体、资源、进程、指标），再实现进程函数、设置监控、运行并分析。以上功能与用法均来自资料，未提及收费与价格信息。