Документация Engee

From Workspace и To Workspace

Открыть пример в Engee

В данной демонстрации опишем особенности использования блоков From Workspace и To Workspace. Наша цель – показать, как мы можем подать данные в модель или считать их из неё. Для этого реализована простая модель, показанная на рисунке ниже.

image_2.png

Далее мы подключим библиотеку, необходимую для формирования структуры данных WorkspaceArray.

Для начала создадим структуру DataFrame со столбцами временных отметок и данных.

После этого создаем объект WorkspaceArray, первый параметр которого – это внутреннее имя базы данных, а второй – данные из структуры DataFrame.

using DataFrames
# Задаем данные:
t = [1.0, 2.0, 4.0];
d = rand(Float64, size(t));
df = DataFrame(time=t, value=d)
3×2 DataFrame
 Row │ time     value
     │ Float64  Float64
─────┼───────────────────
   1 │     1.0  0.554436
   2 │     2.0  0.564866
   3 │     4.0  0.116877
wa = WorkspaceArray(string(rand()), df)
WorkspaceArray("0.7893540708500778")

Перейдём к запуску нашей модели.

function run_model( name_model, path_to_folder )

    Path = path_to_folder * "/" * name_model * ".engee"

    if name_model in [m.name for m in engee.get_all_models()] # Проверка условия загрузки модели в ядро
        model = engee.open( name_model ) # Открыть модель
        model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
    else
        model = engee.load( Path, force=true ) # Загрузить модель
        model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
        engee.close( name_model, force=true ); # Закрыть модель
    end

    return model_output
end
run_model (generic function with 1 method)
run_model("from_to_workspace", @__DIR__)
Building...
Progress 0%
Progress 0%
Progress 5%
Progress 10%
Progress 15%
Progress 20%
Progress 25%
Progress 30%
Progress 35%
Progress 40%
Progress 45%
Progress 50%
Progress 55%
Progress 60%
Progress 65%
Progress 70%
Progress 75%
Progress 80%
Progress 85%
Progress 90%
Progress 95%
Progress 100%

На выходе мы также получим структуру WorkspaceArray. Выполним просмотр её полей и сравним с входными данными.

dump(out)
WorkspaceArray{Any}
  name: String "out"
  vecsize: Int64 11
  method: Symbol file
  chunks: OrderedCollections.OrderedDict{Int64, Array}
    slots: Array{Int32}((16,)) Int32[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
    keys: Array{Int64}((0,)) Int64[]
    vals: Array{Array}((0,))
    ndel: Int64 0
    maxprobe: Int64 0
    dirty: Bool false
  type: Symbol pair
  range: StepRange{Int64, Int64}
    start: Int64 1
    step: Int64 1
    stop: Int64 11
  parent: Nothing nothing
  time: WorkspaceArray{Any}
    name: String "out"
    vecsize: Int64 11
    method: Symbol file
    chunks: OrderedCollections.OrderedDict{Int64, Array}
      slots: Array{Int32}((16,)) Int32[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
      keys: Array{Int64}((0,)) Int64[]
      vals: Array{Array}((0,))
      ndel: Int64 0
      maxprobe: Int64 0
      dirty: Bool false
    type: Symbol time
    range: StepRange{Int64, Int64}
      start: Int64 1
      step: Int64 1
      stop: Int64 11
    parent: Nothing nothing
    time: ErrorException
      msg: String "WorkspaceArray типа :time не имеет поля time"
    value: ErrorException
      msg: String "WorkspaceArray типа :time не имеет поля value"
  value: WorkspaceArray{Any}
    name: String "out"
    vecsize: Int64 11
    method: Symbol file
    chunks: OrderedCollections.OrderedDict{Int64, Array}
      slots: Array{Int32}((16,)) Int32[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
      keys: Array{Int64}((0,)) Int64[]
      vals: Array{Array}((0,))
      ndel: Int64 0
      maxprobe: Int64 0
      dirty: Bool false
    type: Symbol value
    range: StepRange{Int64, Int64}
      start: Int64 1
      step: Int64 1
      stop: Int64 11
    parent: Nothing nothing
    time: ErrorException
      msg: String "WorkspaceArray типа :value не имеет поля time"
    value: ErrorException
      msg: String "WorkspaceArray типа :value не имеет поля value"
data = collect(out)
11×2 DataFrame
 Row │ time  value
     │ Any   Any
─────┼────────────────
   1 │ 0.0   1.08801
   2 │ 1.0   1.10887
   3 │ 2.0   1.12973
   4 │ 3.0   0.681743
   5 │ 4.0   0.233753
   6 │ 5.0   0.0
   7 │ 6.0   0.0
   8 │ 7.0   0.0
   9 │ 8.0   0.0
  10 │ 9.0   0.0
  11 │ 10.0  0.0
using Plots
plot(df.time,df.value) # Входные данные
plot!(data.time,data.value) # Выходные данные

interactive-scripts/images/base_simulation_demo_from_to_workspace/3cd34ecf0bbf85ef493fd51080acda4a5959275d

Как мы видим из сравнения, в результате данные, которые мы подали в модель, были увеличены в два раза.

Вывод

Мы продемонстрировали опции передачи данных из рабочей области в модели и обратно. Эти возможности среды существенно упрощают ваше взаимодействие с моделями.

Блоки, использованные в примере