给出具体的代码计算物料清单的关键路径，数据的设定在代码里面显示

以下是一个使用Python实现计算物料清单关键路径的示例代码：

import networkx as nx

# 构建物料清单的有向无环图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
G.add_node('起点')  # 起点
G.add_node('A')  # 物料A
G.add_node('B')  # 物料B
G.add_node('C')  # 物料C
G.add_node('D')  # 物料D
G.add_node('终点')  # 终点

# 添加边
G.add_edge('起点', 'A', weight=5)
G.add_edge('起点', 'B', weight=3)
G.add_edge('A', 'C', weight=1)
G.add_edge('B', 'C', weight=2)
G.add_edge('C', 'D', weight=4)
G.add_edge('D', '终点', weight=6)

# 计算最长路径
longest_path = nx.algorithms.dag.dag_longest_path(G)

# 输出结果
print(f'物料清单关键路径：{longest_path}')

在这个示例中，我们构建了一个有向无环图来表示物料清单，其中每个节点表示一个物料，每条边表示物料之间的依赖关系。然后，我们使用networkx库的dag_longest_path函数计算出最长路径，即物料清单的关键路径。最后，我们将结果输出到控制台。在这个示例中，物料清单的关键路径为'起点' -> 'B' -> 'C' -> 'D' -> '终点'，其长度为15。