Python使用graphviz绘制流程图详解及示例

"本文主要讲解如何使用Python的graphviz库绘制流程图，通过具体的示例代码，帮助读者理解和掌握这一过程。在项目中，如果需要创建流程图，使用JavaScript的echarts库可能会因为不同层级的位置计算变得复杂，因此选择Python进行实现会更为便捷。文章提供了一个测试demo的实现效果，并给出了完整的Python代码示例，包括数据库查询和图的构建部分。" 在Python编程中，graphviz是一个强大的工具，用于生成和操作图形，特别适合绘制流程图、状态机图等。这个库允许我们使用Python代码定义图形结构，然后自动生成高质量的图像。在描述的问题中，项目需要创建流程图，而使用JavaScript的echarts库可能在处理多层级布局时遇到困难，因此选择Python和graphviz组合可以简化这一过程。 首先，我们看到一个名为`db2_query`的函数，它用于连接IBM DB2数据库并执行SQL查询。函数返回查询结果、SQL语句对象以及数据库连接。这表明在生成流程图之前，数据可能需要从数据库中获取。 接下来是`add_nodes`函数，它执行SQL查询以获取数据（在这个例子中，是从`AML.DEP_OFTEN_TRAD`表中获取前10行），并将结果转换为流程图中的节点。每个节点的名称基于查询结果的特定列，并使用`graphviz.Digraph().node()`方法添加到图中。节点被设置为矩形形状，并填充为橙色。 在graphviz中，`Digraph`类是用于创建有向图的，这在流程图中很常见，因为流程通常有明确的方向。`node()`方法用于定义图中的节点，包括其名称、形状和颜色。 在提供的代码片段中，虽然没有展示完整的流程图构建过程，但可以推断，`add_nodes`函数应该会持续遍历查询结果，为每个记录创建一个节点，直到达到指定数量或所有数据都被处理。为了完整生成流程图，还需要定义节点之间的边，这可以通过`dot.edge()`方法完成，指定源节点和目标节点。 此外，根据需要，还可以对图进行其他样式设置，如调整节点大小、添加标签、改变线条样式等。最后，使用`dot.render()`或`dot.view()`方法可以将图渲染成图像文件或直接显示出来。 总结来说，Python使用graphviz画流程图的过程包括以下步骤： 1. 导入必要的库，如graphviz、yaml（可能用于读取配置）、os和数据库连接库。 2. 连接数据库，执行SQL查询以获取数据。 3. 处理查询结果，将数据转化为图的节点，并添加到图中。 4. 定义节点之间的关系，即边。 5. 设置图的其他属性，如节点形状、颜色、边的样式等。 6. 渲染或查看生成的流程图。 这个过程展示了如何结合Python的数据处理能力和graphviz的图形生成能力，高效地创建流程图。对于需要动态生成流程图的项目，这是一种实用的方法。