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这是一个创建于 2043 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
前段时间因为需要画很多很多的点图, 觉得就算用上 graphviz 还是要写很多的重复代码.
然后我灵机一动, 发现只需要很少的代码就能简化 graphviz 的使用.
于是就有了这个项目: https://github.com/thautwarm/graphviz-artist
之前每次画图前都要查文档, 现在就不用了, 如果你有一个支持 mypy 的 Python 自动补全工具(pycharm 等)的话.
大概的感觉就是
import graphviz_artist as ga
# 创建图
g = ga.Graph(directed=True)
然后点和线的属性都用 attr 子模块来索引,这样你只要输入attr.就能选自己想要的属性.
g.new就是创建点
n1 = g.new(attr.Label('hey'), attr.Shape.diamond)
n2 = g.new(attr.Label('hey'), attr.Shape.hexagon)
n3 = g.new(attr.Label('you'), attr.Shape.star)
然后可以用>, <, ==来创建点到点之间的线.
directed = attr.Directed() # 属性, 表示有方向
# `attr.Label` 表示一个在点或者线上显示的文本
edge_label = attr.Label("passed_here")
# `attr.Penwidth` 确定线的粗细
edge_size = attr.Penwidth(2.)
# `a < b[b_to_c_attrs...] > c`, 其实就是 a <- b, 然后 b -> c, 只是 b->c 的线上有 b_to_c_attrs 这些属性
_ = n3[directed, edge_label, edge_size] > n1[directed] == n2 > n3
然后显示图
g.view()
个人感觉是简单的代码, 但是用起来有点舒服....
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scriptB0y 2019-04-07 23:24:59 +08:00  1
Cool, 已赞。红姐要不要试试我集成 jupyter 的一个 dot-kernel ？直接写 dot 语言，比写 Python 还省事一些，还能实时渲染出来。https://github.com/laixintao/jupyter-dot-kernel ☺️
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Sparetire 2019-04-07 23:43:29 +08:00 via Android
是红大大！
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scriptB0y 2019-04-08 00:09:53 +08:00
@thautwarm 是啊，自动补全会很难搞，自动缩进我都还没搞定呢 😂 不过 dot 蛮简单的，我用的时候一般都拷贝拷贝 🤪
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zhuangzhuang1988 2019-04-08 00:11:11 +08:00
都不爱 F#了。
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thautwarm OP @scriptB0y 你这个能不能像 pandas 表格显示那样，把 dot 集成到 python 里啊？我还不会写 notebook extension，有空看一下你的代码。其实我还想着支持 d3 之类的后端，这样以后画点图都可以用 py。
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secondwtq 2019-04-08 00:35:04 +08:00
这 operator ... 没事跟 Haskell 学这些没用的歪门邪道
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scriptB0y 2019-04-08 00:35:28 +08:00
@thautwarm 没太懂你的意思唉，Graphviz 本身就支持 jupyter 的： https://graphviz.readthedocs.io/en/stable/manual.html#jupyter-notebooks
我是觉得用 Python 写 dot 太啰嗦了，毕竟 dot 本身是描述图的一个最小的语言，集成到 Python 里面之后要兼顾 Python 的语法来描述图了。d3 如果有 Python 封装的话在 jupyter 里面应该也是可以直接使用的。 |
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thautwarm OP @scriptB0y 啊，sorry，我忘了它本身支持 jupyter nb 的事了。
那等于我们是针对相同问题的不同方案。graphviz 的那个 python 包 API 用起来很 self-repeating，所以我整的是这一个 EDSL，你就直接写 dot 了。 直接写 dot 对于会 dot 的人来说就没有学习曲线了，dot 本来也简单，所以挺好的。 我主要考虑的方面是智能提示，原文也说了嘛，就是忘记写法每次查文档很烦。 我之前还想用类似办法，搞一个用 python 生成 css 样式的库。但是一来自己没硬性需求，二来工作量大，就没坚持下去。 |
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thautwarm OP @secondwtq 咱在世界 FP 领域最权威的教授手下读研，Haskell 是信仰也是必修。你说 Haskell 没用，我听起来就像是你说我削尖脑袋肝这些年是白肝。。。不说了太失败了，让我哭会儿睡了。
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linde 2019-04-08 00:55:49 +08:00 1
不明觉厉～～，上手了感觉比用工具画图还快！
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thautwarm OP |
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azh7138m 2019-04-08 01:14:27 +08:00
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aleung 2019-04-08 01:20:33 +08:00 via Android 1
哈哈，搭车推广一下我的工具：用 Excel 表格生成 digraph，也是嫌 dot 繁琐的一个解决方案。
https://github.com/aleung/depgraph |
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thautwarm OP @aleung 啊，我说了你不要不开心啊。
我觉得你这个用起来，要写的和 python 的 graphviz 库差不多，还是有点麻烦的。。11L 赖哥在帖子里有链接。 我看到你还需要 jdk，这里 js 应该也是有 csv parser 的吧，总觉得这样依赖也有点多😂。 我这么说，你千万别不开心啊！ |
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thautwarm OP @azh7138m 抽象和目的不一样。但它是一个可行的后端。。谢谢你告知这个，不用下载 graphviz 也能画简洁风格点图的东西！
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baojiweicn2 2019-04-08 02:55:54 +08:00 via Android
我居然想到了多年以前拿到了一坨屎的代码，实在看不出他们的层级关系了，我搞了个 xmind 的 api，画了张类关系图[手动狗头]。
楼主的这种图，感觉 matplotlib 好像也能画? 不明觉厉。先 star。 |
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logozy 2019-04-08 07:03:25 +08:00 via Android
Star 一个
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thautwarm OP @baojiweicn2 matplotlib 应该是能作为一个后端的，见 networkx 这个库。但是问题在于自动处理点和线位置这个问题上，graphviz 非常好。而 networkx，点多了会挤成一片。。
谢谢 star(比心 |
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uyhyygyug1234 2019-04-08 09:52:47 +08:00
@baojiweicn2 同学这个有没有博客介绍一下啊
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baojiwei 2019-04-08 10:18:40 +08:00 1
@uyhyygyug1234 具体的代码已经找不到了，那时候我还是个小菜鸟的时候，还在写 odoo，这个框架是 orm 学习了 OO 的里面很多特性，很魔，orm 里面有__inherits 的属性，可以把 table 直接 inherit 下来（包括数据以外键的形式 inherits 下来，唉），除此之外，还被各位大佬们写了很魔的写了企业级总线 [居然没有用任何 mq 框架，自己写的] 。（其实就是一坨复杂的一塌糊涂的 [我觉得设计的思想很好的，但是码力有点飘的] ，看着很香的 shi~~）。带我的大佬看我连这个都看不懂 [唉，手动叹气] ，就让我画结构图了。
结果我画了三天也没画出来。主要是，这些 table 除了可以继承之外，居然还可以多重继承，继承还有依赖，还有原生 many2many。后来耍了个巧，找了个 xmind 的工具画出来了。 思路基本是：导入 orm 环境，找每个 class 的父类和子类，继承和多重继承关系，外键和约束关系等等。然后调 xmind 的 api 生成图，把关系画出来。然后写 pgsql 的钩子，找到对应的表。 然后写了半年 odoo，感觉每次洗澡吹头的时间越来越短了。就走了。（ MD，他们现在已经 D 轮了） 走了之后，据说这个脚本用的还不错。主要是每次上线的时候，因为框架自己加的 table 实在太多了，测试找数据都要崩溃了。所以每次都要先跑一次脚本，新生产一个 xmind 和以前的比较一下，才知道这帮幺蛾子开发大佬们又加了哪些表。 我找了下当初用的轮子应该是这个：[xmind-sdk-python]( https://github.com/xmindltd/xmind-sdk-python) 不过我发现有这个更好的有意思的项目(已送 star)：[xmind2testcase]( https://github.com/zhuifengshen/xmind2testcase) 大佬可以了解下，感觉用 sqlalchemy 也是可以这么玩的。celery tasks 估计也可以这么玩，他有一个中间件会检查各个 tasks 的依赖，抽出来应该就可以画图了 python 代码如果 OO 写的好的话，应该也是可以这样玩的。如果 OO 写的不好，估计出来的结果不一定会好。 |
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uyhyygyug1234 2019-04-09 10:51:01 +08:00
@baojiwei 赞！！！
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