前几天在B站看见某up主用java编写了一个病毒扩散仿真器，当时就在寻思用Python它不香吗？于是说干就干！
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本项目GUI部分是用PyQt5实现，并且使用了正态分布模拟群体分布以及群体运动轨迹。
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演示成果
仿真器可以对多个数据进行模拟，包括健康者人数、潜伏期人数、发病者人数、已经隔离的人数、已经死亡的人数、空余床位、继续床位、病毒传播率、病毒潜伏期、医院收治响应时间、医院当前床位、安全距离、平均流动意向。
运行run.py,如果不进行设置，程序会利用初始值进行模拟，初始发病人数为50人，群体数为5000人。
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中间区域的若干个点表示处于各种状态的群体，白色的表示健康、黄色表示潜伏期、红色表示发病、黑色表示死亡。右侧的竖条表示医院的床位，初始值是100。如果用参数值进行模拟，100张床位很快就会被填满，结果显示不到3个月病毒在人群中就会大爆发，很快红点就会遍布人群，如下图所示：
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通过改变参数来模拟相应的措施，将床位数适当扩大，流动意向设置为负数
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可以看到不到8个月的时间疫情彻底结束，当然最后得到的结果取决于设置的参数，千万不要觉得很诧异。
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代码的实现
主要说下如何绘制市民的状态，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。Drawing类中paintEvent方法的代码如下：
def paintEvent(self, event): qp = QPainter() qp.begin(self) # 绘制城市的各种状态的市民 self.drawing(qp) 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。代码中的drawing方法用于完成具体的绘制工作。仿真器可以模拟5000个市民的状态，所以需要用5000个小矩形来表示这5000个市民。也就是在drawing方法中需要绘制这5000个表示市民的小矩形。代码如下：
def drawing(self, event): ... ... # 绘制代表市民的小矩形 persons = Persons().persons if persons == None: return normal_person_count = 0 latency_person_count = 0 confirmed_person_count = 0 freeze_person_count = 0 death_person_count = 0 # 扫描内一个人的状态 for person in persons: if person.state == NORMAL: # 健康人 qp.setPen(Qt.white) normal_person_count += 1 elif person.state == LATENCY: # 潜伏期感染者 qp.setPen(QColor(255,238,0)) latency_person_count += 1 elif person.state == CONFIRMED: # 确诊患者 qp.setPen(Qt.red) confirmed_person_count += 1 elif person.state == FREEZE: # 已隔离者 qp.setPen(QColor(72, 255, 252)) freeze_person_count += 1 elif person.state == DEATH: # 死亡患者 qp.setPen(Qt.black) death_person_count += 1 person.update() # 更新每一个人的状态 bed_half_size = Hospital().bed_size // 2 rect = QRect(person.x - bed_half_size, person.y - bed_half_size,Hospital().bed_size//2, Hospital().bed_size//2) brush = QBrush(Qt.SolidPattern) brush.setColor(qp.pen().color()) qp.setBrush(brush) qp.drawRect(rect) ... ...
在上面的代码中，通过Persons对象的persons属性获取表示市民的对象（Person对象）列表。并在循环中根据Person对象的状态设置小矩形的颜色，以及分别统计不同人群的数量，这些数量会显示在仿真器右侧的组件中。最后，使用drawRect方法绘制表示每一个市民的小矩形。这样就绘制了当前状态的5000个市民。当然，这些状态要不断更新。这里使用线程每100毫秒刷新一次，这些功能在refresh.py文件的Refresh类中，代码如下：
from PyQt5.QtCore import * from params import * class Refresh(QThread): def __init__(self, drawing): super(Refresh, self).__init__() self.drawing = drawing def run(self): while not Params.success: try: QThread.msleep(100) # 刷新Drawing self.drawing.update() Params.current_time += 1 except: pass
每次刷新Drawing，需要调用update方法，调用该方法后，Drawing就会调用自身的paintEvent方法重新绘制整个组件的内容。在paintEvent方法中，还调用了Person对象的update方法，用于不断更新每一个人的状态，这些状态会根据多个参数进行协调。该方法属于Person类，代码如下：
def update(self): # 如果已经隔离或者死亡了，就不需要处理了 if self.state == FREEZE or self.state == DEATH: return # 处理已经确诊的感染者（即患者） if self.state == CONFIRMED and self.dead_time == 0: destiny = random.randrange(1,10001) # 幸运数字，[1,10000]随机数 if destiny >= 1 and destiny <= int(Params.fatality_rate * 10000): # 幸运数字落在死亡区间 dt = int(sp.random.normal(Params.dead_time,Params.dead_variance)) self.dead_time = self.confirmed_time + self.dead_time else: self.dead_time = -1 # 逃过了死神的魔爪 if self.state == CONFIRMED and Params.current_time - self.confirmed_time >= Params.hospital_receive_time: # 如果患者已经确诊，且（世界时刻-确诊时刻）大于医院响应时间，即医院准备好病床了，可以抬走了 bed = Hospital().pick_bed() # 查找空床位 if bed == None: # 没有空床位，报告需求床位数 if not self.need_bed: Hospital().need_bed_count += 1 self.need_bed = True else: # 安置病人 self.used_bed = bed self.state = FREEZE self.x = bed.x + Hospital().bed_size // 2 self.y = bed.y + Hospital().bed_size // 2 if self.need_bed and Hospital().need_bed_count > 0: Hospital().need_bed_count -= 1 bed.is_empty = False # 处理病死者 if (self.state == CONFIRMED or self.state == FREEZE) and Params.current_time >= self.dead_time and self.dead_time > 0: self.state = DEATH # 患者死亡 personpool.Persons().latency_persons.remove(self) # 已经死亡，无法传染别人，需要从确诊者中删除 Hospital().empty_bed(self.used_bed) # 腾出床位 if Hospital().need_bed_count > 0: Hospital().need_bed_count -= 1 # 增加一个正态分布用于潜伏期内随机发病时间 latency_symptom_time = sp.random.normal(Params.virus_latency / 2,25) # 处理发病的潜伏期感染者 if Params.current_time - self.infected_time > latency_symptom_time and self.state == LATENCY: self.state = CONFIRMED # 潜伏者发病 self.confirmed_time = Params.current_time # 刷新确诊时间 # 处理未隔离者的移动问题 self.action() # 处理健康人被感染的问题 persons = personpool.Persons().persons # 不是健康人，返回 if self.state >= LATENCY: return # 通过一个随机幸运值和安全距离决定感染其他人 latency_persons = personpool.Persons().latency_persons.copy() for person in latency_persons: random_value = random.random() if random_value < Params.broad_rate and self.distance(person) < Params.safe_distance: self.be_infected() break
update方法主要就是根据在params.py中的各种参数变量，以及随机值，计算下一次状态中潜伏期人数、感染人数、被隔离人数等数据，并且在每次刷新页面时更新这些数据。
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