python树状图生成 python怎么画树状图

如何像下图一样将关系型数据库的上下级关系画成树形图

测试数据准备

为了程序的通用性，也方便进行验证，本例采用最通用的sql写法，数据库采用SQLiter3, 如果你的数据库是ORACLE, MS-SQL, MYSQL,不用修改任何代码，只需要在调用的时候传入相应的db连接即可

defsampledata():
db=sqlite3.connect('dbname.db')
cur=db.cursor()
cur.execute("create table if not exists relation(mother, child)");
cur.execute("INSERT INTO relation(mother, child) VALUES('1000', '1100')");
cur.execute("INSERT INTO relation(mother, child) VALUES('1000', '1200')");
cur.execute("INSERT INTO relation(mother, child) VALUES('1000', '1300')");
cur.execute("INSERT INTO relation(mother, child) VALUES('1000', '1400')");
cur.execute("INSERT INTO relation(mother, child) VALUES('1200', '1210')");
cur.execute("INSERT INTO relation(mother, child) VALUES('1200', '1220')");
cur.execute("INSERT INTO relation(mother, child) VALUES('1200', '1230')");
cur.execute("INSERT INTO relation(mother, child) VALUES('1220', '1221')");
cur.execute("INSERT INTO relation(mother, child) VALUES('1220', '1222')");
db.commit();

看起来是这样的

程序编写

节点信息类（相当于C/C++里面的结构体）

value就是当前节点的值

isleaf记录的是当前节点是否是叶子节点

leafcounts记录的是当前节点下面有多少个叶子节点，这个主要是为了在排版的时候知道占用多宽，

maxlevel记录的是当前节点下面最深的深度是多少，这个主要是为了在排版的时候知道生成多长的图片

classdecisionnode:def __init__(self, value, isleaf=False, leafcounts=0, maxlevel=1):
self.childs=[]
self.value=value
self.isleaf=isleaf
self.leafcounts=leafcounts
self.maxlevel=maxleveldefaddchild(self, child):
self.childs.append(child)

关系树类编写

gentree 方法用于生成整棵树，需要传值：db:数据库连接，mathervalue：根节点的数值 tablename：数据库表名 childcol：子节点在表中的对应的字段名称 mothercol：上级节点在表中的字段名称

draweachnode 方法用于化每个节点的值和两个节点之间的连线
drawTree 方法用于画整棵树，它会调用draweachnode然后利用draweachnode的递归画完整棵树
classRelationTree:def __init__(self, basewidth=100, basedepth=100):
self.basewidth=basewidth
self.basedepth=basedepth
self.root=Nonedefgentree(self, db, mothervalue, tablename, childcol, mothercol):
self.root=decisionnode(mothervalue)
cur=db.cursor()defswap_gentree(node):
cur.execute("select %s from %s where %s = '%s'" %\
(childcol, tablename, mothercol, node.value));
results=cur.fetchall()#如果是叶子节点，则直接返回
if notresults:return decisionnode(node.value, isleaf=True, maxlevel=1)#程序运行到这里，说明是非叶子节点
#对非叶子节点进行其下包含的叶子节点进行统计（leafcounts）
#该节点之下最深的深度maxlevel收集
maxlevel=1
for each inresults:
entrynode=swap_gentree(decisionnode(each[0]))if(entrynode.isleaf):
node.leafcounts+= 1
else:
node.leafcounts+=entrynode.leafcountsif (entrynode.maxlevel >maxlevel):
maxlevel=entrynode.maxlevel
node.addchild(entrynode)
node.maxlevel= maxlevel+1
returnnode
swap_gentree(self.root)defdraweachnode(self, tree, draw, x, y):
draw.text((x,y), tree.value, (0,0,0))if nottree.childs:returnchilds_leafcounts=[child.leafcounts if child.leafcounts else 1 for child intree.childs]
leafpoint=x-sum(childs_leafcounts)*self.basewidth/2cumpoint=0for childtree, point inzip(tree.childs, childs_leafcounts):
centerpoint=leafpoint+self.basewidth*cumpoint+self.basewidth*point/2cumpoint+=point
draw.line((x,y, centerpoint, y+self.basedepth), (255,0,0))
self.draweachnode(childtree, draw, centerpoint, y+self.basedepth)def drawTree(self, filename='tree.jpg'):
width=self.root.leafcounts * self.basewidth +self.basewidth
depth=self.root.maxlevel * self.basedepth +self.basedepth
 img=Image.new(mode="RGB", size=(width, depth), color=(255,255,255))
 draw=ImageDraw.Draw(img)
self.draweachnode(self.root, draw, width/2, 20)
 img.save(filename)

测试验收

确认运行代码的环境是否已经安装以下包

pillow (如果没有请pip install pillow (这个模块实际上就是PIL))
sqlite3 （如果没有请pip install sqlite3）

新建一个文件 drawtree.py

在文件开头导入需要的模块

import sqlite3
from PIL import Image, ImageDraw

然后将上面的代码复制进去

然后根据下面操作

到这里，就会在工作目录下生成tree.jpg了，效果就像文章开头那样，

为了程序的通用性，本例的程序已经写成很通用的代码了，如果你用的是其他数据库

则不要用我的样本数据，也就是不要运行drawtree.sampledata这个函数

然后将db=sqlite3.connect('daname,db')换成你数据库对应的连接，例如你的数据库是oracle，则用db=cx_Oracle.connect('usernae/password@tnsname')