介绍：
networkx是python的一个库，它为图的数据结构提供算法、生成器以及画图工具。近日在使用ryu进行最短路径获取，可以通过该库来简化工作量。该库采用函数方式进行调用相应的api，其参数类型通常为图对象。
函数API的调用，按照以下步骤来创建构建图：
1.networkx的加载
在python中调用networkx通常只需要将该库导入即可
import networkx as nx
2.图对象的创建
networkx提供了四种基本图对象：Graph，DiGraph，MultiGraph，MultiDiGraph。
使用如下调用方式，可以创建以上四种图对象的空图。
G=nx.Graph()
G=nx.DiGraph()
G=nx.MultiGraph()
G=nx.MultiDiGraph()
在 networkx中，图的各个节点允许以哈希表对象来表示，而对于图中边的各个参量，则可以通过与边相关联的方式来标识，一般而言，对于权重，用weight作为keyword，而对于其他的参数，使用者可以采用任何除weight以外的keyword来命名。
3.在2中，创建的只是一副空图，为了得到一个有节点、有边的图，一般采用下面这个函数：
G.add_edge(1,2) #default edge data=1
G.add_edge(1,2) #specify edge data=0.9
add_edge()函数，该函数在调用时需要传入两个参数u和v，以及多个可选参数
u和v即图中的两个节点，如果图中不存在节点，在调用时会自动将这两个节点添加入内，同时构建两个节点之间的连接关系，可选参数通常指这条边的权重等关系参量。需要注意的是，如果图中已经存在了这条边，重新进行添加时会对这条边进行跟新操作（也就是覆盖了原有的信息）。
对于该函数，除了上述的构建方式以外，还有以下几种方式来创建边：
G.add_edge(*e) # single edge as tuple of two nodes
G.add_edge(1, 3, weight=7, capacity=15, length=342.7) #using many arguements to create edge
G.add_edges_from( [(1, 2)] ) # add edges from iterable container
有时候，当采用默认方式创建边以后，我们可能还会往边里面添加边的相关参数，这时候，可以采用下面的方式来更新边的信息：
#For non-string attribute keys, use subscript notation.
G.add_edge(1, 2)
G[1][2].update({0: 5}) #更新边的信息
G.edges[1, 2].update({0: 5}) #更新边的信息
#上述两种更新方式，择一选取即可
细心的朋友可能注意到我在写创建图的内容的时候，提到了add_edges_from（）函数，该函数也是用来创建边的，该方式与add_edges()略有不同，比之add_edges()采用一个一个节点的方式进行创建，它来的更为便利。这个函数在调用时，需要一个节点元组作为参数以及多个可选参数作为边的信息。你可以这么传递：
默认创建节点之间的边：
G.add_edges_from([(u,v)])
也可以这么写，在创建的同时添加信息：
G.add_edges_from([(3, 4), (1, 4)], label='WN2898')
通过上述方式，就构建了一个3-4-1的图的连接，并给每条边打上了标签。
由此你就可以创建出自己的图模型了。
