问题描述

项目中需要用到流程图,如果用js的echarts处理,不同层级建动态计算位置比较复杂,考虑用python来实现

测试demo

实现效果如下

完整代码

import yaml

import os

import ibm_db

from graphviz import Digraph

from datetime import datetime

# db连接

def db2_query(sql):

conn = ibm_db.connect(

"DATABASE=%s;HOSTNAME=%s;PORT=%s;PROTOCOL=TCPIP;UID=%s;PWD=%s" % (

config['db2_databse'],

config['db2_host'],

config['db2_port'],

config['db2_user'],

config['db2_password']

), "", ""

)

if conn:

# 执行

stmt = ibm_db.exec_immediate(conn, sql)

result = ibm_db.fetch_both(stmt)

return result, stmt, conn

# 添加所有的点

def add_nodes():

sql = "SELECT * FROM AML.DEP_OFTEN_TRAD WHERE ACCOUNT_NO=" + ACCOUNT_NO + " ORDER BY NUM DESC fetch first 10 rows ONLY;"

result, stmt, conn = db2_query(sql)

nodes = []

nodes_dict = {}

nodes_dict[ACCOUNT_NO] = 'A'

count = 0

while (result):

count = count + 1

print(chr(ord('A') + count) + "," + result[3])

dot.node(chr(ord('A') + count), result[3], shape="rectangle", color="orange")

nodes.append(result[2])

nodes_dict[result[2]] = chr(ord('A') + count)

print('-----------------')

result = ibm_db.fetch_both(stmt)

# 关闭数据库连接

ibm_db.close(conn)

nodes.append(ACCOUNT_NO)

return dot, nodes, nodes_dict

# 添加所有的边

def add_edges(nodes):

nodes_back = nodes

print(nodes_back)

for p in range(len(nodes_back)):

nodes_temp = nodes.copy()

from_nodes = nodes_temp.pop(p)

print("len of nodes_temp:" + str(len(nodes_temp)) + ",from_nodes:" + from_nodes)

nodes_temp_in = ",".join(nodes_temp)

nodes_temp_in = '(' + nodes_temp_in + ')'

sql = "SELECT * FROM AML.DEP_OFTEN_TRAD WHERE ACCOUNT_NO=" + from_nodes + " and CNTPRT_ACCOUNT_NO IN" +

nodes_temp_in

result, stmt, conn = db2_query(sql)

if (result):

while (result):

print('-----------------')

print(result)

print(result['CNTPRT_ACCOUNT_NO'] + nodes_dict[result['CNTPRT_ACCOUNT_NO']])

print("add edges," + result['TRAD_VAL'] + " from:" + from_nodes + ",to:" + result['CNTPRT_ACCOUNT_NO'])

dot.edge(nodes_dict[from_nodes], nodes_dict[result['CNTPRT_ACCOUNT_NO']], result['TRAD_VAL'])

result = ibm_db.fetch_both(stmt)

# 关闭数据库连接

ibm_db.close(conn)

return dot

if __name__ == "__main__":

yaml_path = os.path.join('../', 'config.yaml')

with open(yaml_path, 'r') as f:

config = yaml.load(f)

dot = Digraph(

engine="circo",

comment='The Test Table',

format="png"

)

ACCOUNT_NO = '10100002181'

# 添加圆点A,A的标签是Dot A

dot.node('A', '中心客户', shape="rectangle", color="blue")

nodes_begin = datetime.now()

print(str(nodes_begin) + " nodes_begin")

dot, nodes, nodes_dict = add_nodes()

print(nodes_dict)

edges_begin = datetime.now()

print(str(edges_begin) + " edges_begin")

dot = add_edges(nodes)

print(dot.source)

render_begin = datetime.now()

print(str(render_begin) + " render_begin")

dot.render('./file/db2-table.gv', view=True)

python流程图怎么画-Python使用graphviz画流程图过程解析相关推荐

  1. python语音合成实现原理_python腾讯语音合成实现过程解析

    一.腾讯语音合成介绍 腾讯云语音合成技术(TTS)可以将任意文本转化为语音,实现让机器和应用张口说话. 腾讯TTS技术可以应用到很多场景,比如,移动APP语音播报新闻:智能设备语音提醒:依靠网上现有节 ...

  2. python xlutils教程_Python基于xlutils修改表格内容过程解析

    一.xlutils是什么 是一个提供了许多操作修改excel文件方法的库: 属于python的第三方模块 xlrd库用于读取excel文件中的数据,xlwt库用于将数据写入excel文件,修改用xlu ...

  3. python test suite什么意思_Python TestSuite生成测试报告过程解析

    简介:为每一个测试用例添加说明,那么将会使报告更加易读懂,工作中汇报数据的技巧 u"test_one方法" htmltestrunner 是 python 标准库的 unittes ...

  4. python mysql 基于 sqlalvhrmy_Python基于DB-API操作MySQL数据库过程解析

    Python提供了一个标准数据库API,称为DB-API,用于处理基于SQL的数据库. 与任何底层数据库的交互都可以使用DB-API,因为DB-API在代码与驱动程序之间提供了一个抽象层,可以根据需要 ...

  5. python协程gevent案例 爬取斗鱼图片过程解析 - python

    文章来源: 敏而好学论坛 嗨学网www.piaodoo.com 欢迎大家相互学习 分析 分析网站寻找需要的网址 用谷歌浏览器摁F12打开开发者工具,然后打开斗鱼颜值分类的页面,如图: 在里面的请求中, ...

  6. python贷款_python 模拟贷款卡号生成规则过程解析

    前言 笔者在测试某web系统的过程中,需要用到"贷款卡号",且此贷款卡号仅能使用一次,保存过后下一次无法再次使用相同的卡号. 遂决定依据它的生成规则,自己写一段代码来实现. 同时为 ...

  7. python爬虫论坛1688_Python爬虫抓取论坛关键字过程解析

    前言: 之前学习了用python爬虫的基本知识,现在计划用爬虫去做一些实际的数据统计功能.由于前段时间演员的诞生带火了几个年轻的实力派演员,想用爬虫程序搜索某论坛中对于某些演员的讨论热度,并按照日期统 ...

  8. python execjs详解_Python基于execjs运行js过程解析

    execjs 使用 有了selenium+Chrome Headless 加载页面为什么还要用execjs来运行js? selenium+Chrome Headless 必然是爬虫的一大利器,可是缺点 ...

  9. python做算法分析_Python实现迪杰斯特拉算法过程解析

    一. 迪杰斯特拉算法思想 dijkstra算法主要针对的是有向图的单元最短路径问题,且不能出现权值为负的情况!dijkstra算法类似于贪心算法,其应用根本在于最短路径的最优子结构性质. 最短路径的最 ...

  10. python画流程图-画Python代码的数据流程图

    import turtle import random from turtle import * from time import sleep # 画樱花的躯干(60,t) def tree(bran ...

最新文章

  1. 【力扣网练习题】移除元素
  2. 我是一个*** (三)
  3. 拉斯维加斯算法结合八皇后问题
  4. Nginx重启时丢失nginx.pid文件
  5. ZStack的VPC特性详解及实战
  6. Hadoop3.x 之 MapReduce 开发总结(月薪过万)
  7. 555定时器与频率测量
  8. 网站跳出率是什么?如何降低网站跳出率?
  9. 年会抽奖程序:200行HTML+JavaScript写个桌面程序
  10. 用健身的思维来对待学习
  11. 【代码随想录】【LeetCode】自学笔记07 - 栈和队列
  12. 王牌英雄怎么服务器维护了,王牌英雄新手入门指南 王牌英雄玩法技巧
  13. 大一计算机基础试题答案,计算机基础知识试题及答案-(1).doc
  14. 数据分析实例-获取某宝评论数据做词云图可视化
  15. STM32F103ZE+SHT30检测环境温度与湿度(IIC模拟时序)
  16. i++是线程安全的吗
  17. 调用网易云二维码登录API,实现微信小程序登录
  18. BULK INSERT如何将大量数据高效地导入SQL Server
  19. 东汉皇后娘娘的婚前体检
  20. 数商云助您“乘风破浪”,倾力打造PCB行业采购管理平台解决方案

热门文章

  1. (python)map,list,set删除元素
  2. MySQL无法成功启动
  3. 【数据结构--哈夫曼编码(C语言版)】
  4. MTK平台设置GPIO
  5. ruby 实现 bing 的 geocode
  6. babylonjs 分部加载模型_用基于WebGL的BabylonJS来共享你的3D扫描模型
  7. 专业外卖CPS返利系统-专业外卖CPS返利系统-外卖返利系统-美团饿了么返利系统
  8. linux 安装 jdk8u222
  9. .dcm格式文件软件读取及python处理
  10. 2021年深圳光明区科技型中小企业市级配套资助申报条件及流程,补贴200万