本文系统阐述用Python搭建仿真的完整路径：以场景驱动选择仿真范式（离散事件、连续系统、Agent-Based、蒙特卡罗与强化学习），并用SimPy、SciPy、Mesa、NumPy/Pandas等库构建模型，辅以Numba/Ray进行性能优化。文章给出从需求界定、概念建模、参数化、实现与验证、实验设计到部署上线的六步方法，强调V&V、数据与指标规范、可视化与复现的重要性。通过表格对比不同技术栈的优势劣势，并结合制造、物流与能源案例说明混合仿真的实践路径；在工程协作方面，建议以版本控制与自动化测试保障质量，并可用项目协作系统（如PingCode）将需求、模型与验证闭环管理，最终实现可维护、可扩展、可审计的仿真能力。

本文系统阐述用Python模拟数据的路径：结合统计分布、时间序列与生成式方法，借助NumPy/SciPy等库进行抽样仿真，并通过KS等拟合检验与任务效用评估确保合成数据质量与隐私安全。文章涵盖规则生成、Faker、GAN/VAE的选型与优劣对比，说明蒙特卡罗在不确定性分析中的应用，以及工程落地的版本化、可复现与审计流程。文中建议在跨部门协作中采用项目管理平台跟踪仿真需求与评估记录，如在PingCode中关联参数版本与验收结论，以提升透明度与合规性。最后预测合成数据将与生成式AI深度融合，成为AI治理与风险控制的重要能力。===