[python] python模块graphviz使用入门
Graphviz是一款能够自动排版的流程图绘图软件。python graphviz则是graphviz的python实现。我们可以通过python graphviz实现轻松完成各种流程图的绘制。
1 安装
该软件包在Python 2.7和3.5+下运行，请使用pip进行安装：
pip install graphviz
要渲染生成的可在Graphviz软件使用DOT源代码，您还需要安装Graphviz(下载页面)，并确保包含dot可执行文件的目录在系统路径上。
2 快速入门
2.1 基本用法
该graphviz模块提供了两个类：Graph和 Digraph。它们分别以DOT语言为无向图和有向图创建图描述。它们具有相同的 API。通过实例化一个new Graph或 Digraphobject 创建一个图形：
from graphviz import Digraph
dot = Digraph(comment='The Round Table')
print(dot)
输出如下信息
// The Round Table
digraph {
}
然后我们可以添加点和边，通过node()和edge()或edges()来实现。
from graphviz import Digraph
dot = Digraph(comment='The Round Table')
dot.node('A', 'King Arthur')
dot.node('B', 'Sir Bedevere the Wise')
dot.node('L', 'Sir Lancelot the Brave')
dot.edges(['AB', 'AL'])
dot.edge('B', 'L', constraint='false')
print(dot.source)
生成的源代码如下：
// The Round Table
digraph {
A [label="King Arthur"]
B [label="Sir Bedevere the Wise"]
L [label="Sir Lancelot the Brave"]
A -> B
A -> L
B -> L [constraint=false]
}
最后我们可以通过如下代码保存图像pdf文件，并显示。通过设置view=True将自动使用系统默认的文件类型的查看器应用程序打开生成的文件（PDF，PNG，SVG等）。
dot.render('test-output/round-table.gv', view=True)
2.2 输出图像格式
要使用与默认PDF 不同的输出文件格式，请format在创建Graph或 Digraph对象时使用参数：
from graphviz import Graph
g = Graph(format='png')
或者在基本用法的例子中在输出中添加format='jpg’便可以获得jpg图像。
dot.render('test-output/round-table.gv',format='jpg', view=True)
如果是想设置输出图像的dpi，需要在创建Graph或Digraph对象时，设置dpi参数。
from graphviz import Graph
g = Graph(format='png')
g.graph_attr['dpi'] = '300'
2.3 图像style设置
使用graph_attr，node_attr和 edge_attr参数更改默认外观的图表，点和连接线。
from graphviz import Digraph
ps = Digraph(name='pet-shop', node_attr={'shape': 'plaintext'},format='png')
ps.node('parrot')
ps.node('dead')
ps.edge('parrot', 'dead')
2.4 属性
要设置图中的所有后续图形，点或边的树形，请使用attr()方法，如下所示：
from graphviz import Digraph
from graphviz import Graph
ni = Graph('ni',format='jpg')
ni.attr('node', shape='rarrow')
ni.node('1', 'Ni!')
ni.node('2', 'Ni!')
ni.node('3', 'Ni!', shape='egg')
ni.attr('node', shape='star')
ni.node('4', 'Ni!')
ni.node('5', 'Ni!')
ni.attr(rankdir='LR')
ni.edges(['12', '23', '34', '45'])
print(ni.source)
ni.view()
2.5 子图和聚类
图和有向图对象有一个subgraph（）-用于向实例添加子图的方法。
有两种方法可以使用它：使用与唯一参数（其内容作为子图添加）类型相同的现成图形对象，或者省略图形参数（返回上下文管理器，以便在with块中更优雅地定义子图内容）。
第一个用法选项，只有graph作为参数：
from graphviz import Digraph
from graphviz import Graph
p = Graph(name='parent', node_attr={'shape': 'plaintext'},format='png')
p.edge('spam', 'eggs')
c = Graph(name='child', node_attr={'shape': 'box'})
c.edge('foo', 'bar')
p.subgraph(c)
p.view()
第二次使用，带有with-block（忽略graph参数）：
p = Graph(name='parent')
p.edge('spam', 'eggs')
with p.subgraph(name='child', node_attr={'shape': 'box'}) as c:
c.edge('foo', 'bar')
两者结果相同如下图所示：
3 实例
代表的实例图像如下所示
- 有向图
代码
from graphviz import Digraph
g = Digraph('G', filename='hello.gv',format='png')
g.edge('Hello', 'World')
g.view()
结果如图所示：
- 无向图
代码
from graphviz import Graph
g = Graph('G', filename='process.gv', engine='sfdp',format='png')
g.edge('run', 'intr')
g.edge('intr', 'runbl')
g.edge('runbl', 'run')
g.edge('run', 'kernel')
g.edge('kernel', 'zombie')
g.edge('kernel', 'sleep')
g.edge('kernel', 'runmem')
g.edge('sleep', 'swap')
g.edge('swap', 'runswap')
g.edge('runswap', 'new')
g.edge('runswap', 'runmem')
g.edge('new', 'runmem')
g.edge('sleep', 'runmem')
g.view()
结果如图所示：
- 子图
代码
from graphviz import Digraph
g = Digraph('G', filename='cluster.gv',format='png')
# NOTE: the subgraph name needs to begin with 'cluster' (all lowercase)
# so that Graphviz recognizes it as a special cluster subgraph
with g.subgraph(name='cluster_0') as c:
c.attr(style='filled', color='lightgrey')
c.node_attr.update(style='filled', color='white')
c.edges([('a0', 'a1'), ('a1', 'a2'), ('a2', 'a3')])
c.attr(label='process #1')
with g.subgraph(name='cluster_1') as c:
c.attr(color='blue')
c.node_attr['style'] = 'filled'
c.edges([('b0', 'b1'), ('b1', 'b2'), ('b2', 'b3')])
c.attr(label='process #2')
g.edge('start', 'a0')
g.edge('start', 'b0')
g.edge('a1', 'b3')
g.edge('b2', 'a3')
g.edge('a3', 'a0')
g.edge('a3', 'end')
g.edge('b3', 'end')
g.node('start', shape='Mdiamond')
g.node('end', shape='Msquare')
g.view()
结果如图所示：
4 如何进一步使用python graphviz
python graphviz官方文档如下：
https://graphviz.readthedocs.io/en/stable/index.html
在实际使用时，参考官方实例就行。但是python graphviz文档介绍不全，很多graphviz软件参数使用没有说清楚。如果不会graphviz语法，无法很好地使用python graphviz。一些python graphviz特性可以参考文档，然后对照使用。
实际上graphviz画一些流程图即可，而且需要较大的调整参数。因此如果非紧急绘图建议使用visio。
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