python系统监控图(Python监控流程图)

Python作为一种高级语言，拥有丰富的库和模块，可以快速开发各类应用，其中流程图监控就是其中之一。流程图监控是一种常见的工业自动化系统，能够实时监控流程图中各个节点的状态，以保证生产过程的稳定性和可靠性。在Python中如何实现流程图监控呢？接下来我们将介绍具体做法。

# 导入所需模块
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义节点和边
nodes = [1, 2, 3, 4, 5]
edges = [(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4), (4, 5)]
# 创建有向图
G = nx.DiGraph()
# 添加节点和边
G.add_nodes_from(nodes)
G.add_edges_from(edges)
# 设置节点颜色和形状
node_color = ['red', 'yellow', 'blue', 'green', 'purple']
node_shape = ['o', 's', 'v', '^', 'D']
node_attrs = {}
for i in range(len(nodes)):
node_attrs[nodes[i]] = {'color': node_color[i], 'shape': node_shape[i]}
# 绘制网络图
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color=node_color, node_shape=node_shape)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
plt.title('Flowchart Monitoring')
plt.show()

上述代码中，我们首先导入了需要的模块，包括networkx和matplotlib.pyplot。然后定义了节点和边的信息，创建了有向图，并添加了节点和边。接着设置了节点的颜色和形状，并利用spring布局方式绘制了网络图。最后通过draw_networkx函数绘制了节点、边和标签，并设置了图表的标题。

这里还需要注意的是，代码中的节点颜色和形状属性是根据节点序号来决定的，我们可以根据实际需求进行调整，并对代码进行优化。