编写一个拓普排序的代码

以下是一个基于 Kahn 算法的拓扑排序的 Python 代码：

from collections import defaultdict

def topological_sort(graph):
    # 计算每个节点的入度
    in_degree = defaultdict(int)
    for node in graph:
        for neighbor in graph[node]:
            in_degree[neighbor] += 1

    # 将入度为 0 的节点加入队列
    queue = [node for node in graph if in_degree[node] == 0]

    # 依次取出队首节点，并将其邻居节点的入度减 1
    result = []
    while queue:
        node = queue.pop(0)
        result.append(node)
        for neighbor in graph[node]:
            in_degree[neighbor] -= 1
            if in_degree[neighbor] == 0:
                queue.append(neighbor)

    # 如果存在环，则说明拓扑排序失败
    if len(result) != len(graph):
        raise ValueError("Graph contains a cycle")

    return result

该代码接受一个字典类型的图作为输入，其中键表示节点，值表示该节点的邻居节点。例如，下面的图：

A -> B -> C
|    |    |
v    v    v
D -> E -> F

可以表示为：

graph = {
    'A': ['D'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

调用 `topological_sort(graph)` 将返回一个拓扑排序后的节点列表，例如：

>>> topological_sort(graph)
['A', 'B', 'D', 'E', 'C', 'F']

注意，该代码假设输入的图是有向无环图（DAG），如果存在环，则会抛出 `ValueError` 异常。