工作流图Python库 | AI生成和翻译
如果你正在寻找能够轻松绘制工作流或流程图的Python库——类似于maniod这样可以简化图表绘制的工具——这里有一系列值得探索的优秀选择：
推荐用于工作流和流程图的Python包
1. Graphviz（通过Python）
- 一个广泛使用的开源工具，用于绘制DOT语言定义的图表。
- 提供多种布局样式，如分层（
dot）、圆形（circo）、径向（twopi）和力导向（neato、fdp）（维基百科）。 - 在Python中，你可以使用
graphviz或pygraphviz包装器以DSL风格编程方式定义节点和边。
“我曾用GraphViz处理这类需求。我喜欢它的主要原因是它更像是一种DSL，而非制作流程图的GUI工具。”（Reddit）
2. NetworkX
- 一个原生的Python库，用于通过Matplotlib或Graphviz布局创建、分析和可视化图形（维基百科）。
- 支持有向图、多边以及多种布局算法，如弹簧布局、多部图（非常适合分层工作流）、圆形布局等（维基百科）。
- 非常适合生成数据驱动的工作流图表，其中图形结构是动态的。
3. Pyvis（使用VisJS）
4. Graph-tool
- 一个高性能的Python/C++库，用于图形操作和可视化。
- 通过Cairo或Graphviz提供良好的导出功能，并支持复杂的图形算法，如果你需要分析加可视化能力的话（维基百科）。
5. igraph
- 一个快速、可扩展的图形库（C语言核心，带Python接口）。
- 非常适合性能密集型任务和大规模图形的交互式绘图支持（arXiv）。
6. pyflowsheet
- 专为工程场景下的工艺流程图量身定制。
- 让你能够从代码生成流程表——最小化繁琐操作，是过程工程师的理想选择（GitHub）。
7. Plotly Sankey Diagram
- 用于表示带有定量流量的流程——Sankey图通过箭头宽度显示流量大小。
- 当你不只需要展示结构，还需要展示步骤间流量大小时非常有用（Plotly）。
其他提到的工具
- Schemdraw：专为电路原理图设计，但包含流程图模块。图表精美，但布局必须手动指定（Stack Overflow）。
- VisTrails：一个基于UI的科学工作流工具（未积极维护），用于可视化地管理、可视化和探索流水线（维基百科）。
- PM4Py：专注于流程挖掘而非绘制任意工作流。更多是关于分析事件日志（arXiv）。
以下是一个快速分类，帮助你选择：
- 想要类似DSL的静态流程图？ → Graphviz
- 需要动态/自定义图形结构？ → NetworkX（+ Matplotlib或Graphviz）
- 想要在笔记本/网页中的交互性？ → Pyvis
- 处理大型、对性能敏感的图形？ → igraph 或 graph-tool
- 需要从代码生成工程风格的流程表？ → pyflowsheet
- 表示阶段之间的定量流动？ → Plotly Sankey
示例代码片段
Graphviz（Python）
from graphviz import Digraph
dot = Digraph()
dot.node('A', 'Start')
dot.node('B', 'Process')
dot.node('C', 'End')
dot.edge('A', 'B')
dot.edge('B', 'C')
dot.render('flowchart', view=True)
NetworkX
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G = nx.DiGraph()
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
pos = nx.multipartite_layout(G, subset_key=lambda n: {'A':0,'B':1,'C':2}[n])
nx.draw(G, pos, with_labels=True, arrows=True)
plt.show()
Plotly Sankey
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(go.Sankey(
node = dict(label=["Start","Process","End"], pad=15, thickness=20),
link = dict(source=[0,1], target=[1,2], value=[1,1])
))
fig.show()
总结
- Graphviz 适用于清晰、DSL/代码定义的工作流。
- NetworkX 适用于通过Python实现灵活、布局驱动的图表。
- Pyvis 适用于在笔记本或网页中的交互式、丰富可视化。
- igraph / graph-tool 适用于性能密集型的图形任务。
- pyflowsheet 适用于工艺流程图。
- Plotly Sankey 如果你需要流量大小可视化。
如果你需要任何特定库的帮助或示例实现，请告诉我！