介绍 import yaml
import 操作系统
import ibm_db
得到graphviz import 有向图
得到datetime import datetime
#,db连接
def db2_query (sql):
时间=conn 才能;ibm_db.connect (
,,,,=% s;数据库主机名=% s;港口=% s;协议=TCPIP; UID=% s; PWD=% s", %, (
,,,,,配置[& # 39;db2_databse& # 39;],
,,,,,配置[& # 39;db2_host& # 39;],
,,,,,配置[& # 39;db2_port& # 39;],
,,,,,配置[& # 39;db2_user& # 39;],
,,,,,配置[& # 39;db2_password& # 39;】
,,,,,,,,,,,
,,)
if 才能;康涅狄格州:
,,,#,执行
,,,stmt =, ibm_db.exec_immediate(康涅狄格州,sql)
,,,result =, ibm_db.fetch_both(支撑)
return 因此,,才能支撑,康涅狄格州
#,添加所有的点
def add_nodes ():
sql =,才能“SELECT *,得到AML.DEP_OFTEN_TRAD WHERE ACCOUNT_NO=? +, ACCOUNT_NO +,“, ORDER BY NUM DESC fetch first 10, rows ;“
,,,结果,支撑,conn =, db2_query (sql)
时间=nodes 才能;[]
nodes_dict 才能=,{}
nodes_dict才能[ACCOUNT_NO],=, & # 39;一个# 39;
count 才能=0
while 才能;(结果):
,,,count =, count + 1
,,,print(科(奥德(& # 39;一个# 39;),+,计数),+,,,,,+,结果[3])
,,,dot.node(科(奥德(& # 39;一个# 39;),+,计数),,结果[3],形状=皉ectangle",,颜色=皁range")
,,,nodes.append(结果[2])
,,,nodes_dict[结果[2]],=,空空(奥德(& # 39;一个# 39;),+,计数)
,,,print (& # 39; - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # 39;)
,,,result =, ibm_db.fetch_both(支撑)
#,才能关闭数据库连接
ibm_db.close才能(康涅狄格州)
nodes.append才能(ACCOUNT_NO)
时间点,return 才能;节点,nodes_dict
#,添加所有的边
def add_edges(节点):
时间=nodes_back 才能;节点
打印(nodes_back)才能
for 才能;p 拷贝范围(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 =, & # 39; (& # 39;, +, nodes_temp_in +, & # 39;) & # 39;
,,,sql =,“SELECT *,得到AML.DEP_OFTEN_TRAD WHERE ACCOUNT_NO=? +, from_nodes +,“,以及CNTPRT_ACCOUNT_NO IN" +, \
,,,,,nodes_temp_in
结果,,,,,支撑,,conn =, db2_query (sql)
,,,if (结果):
,,,,,while (结果):
,,,,,,,印刷(& # 39;- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # 39;)
,,,,,,,印刷(结果)
,,,,,,,印刷(结果[& # 39;CNTPRT_ACCOUNT_NO& # 39;], +, nodes_dict[结果[& # 39;CNTPRT_ACCOUNT_NO& # 39;]])
,,,,,,,印刷(“add 边缘,“,+,结果[& # 39;TRAD_VAL& # 39;], +,,,:“, +, from_nodes +,,,:“, +,结果[& # 39;CNTPRT_ACCOUNT_NO& # 39;])
,,,,,,,dot.edge (nodes_dict [from_nodes], nodes_dict[结果[& # 39;CNTPRT_ACCOUNT_NO& # 39;]],,结果[& # 39;TRAD_VAL& # 39;])
,,,,,,,result =, ibm_db.fetch_both(支撑)
,,,,,#,关闭数据库连接
,,,,,ibm_db.close(康涅狄格州)
return 才能点
if __name__ ==,“__main__":
yaml_path 才能=,os.path.join (& # 39; . ./& # 39;,, & # 39; config.yaml& # 39;)
with 才能;开放(yaml_path, & # 39; " # 39;), as f:
,,,config =, yaml.load (f)
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
小编给大家分享一下Python如何使用graphviz画流程图,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获、下面让我们一起去了解一下吧!
<强>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
<强>测试演示
实现效果如下
完整代码
