[python]networkx-我在北侠学画图

bumcatxian

来北侠已经有一段时间了，对于我来说，玩这个游戏的意义一直都是编程第一，江湖第二。用python也有一些年头了，python的特点之一就是工具多，不用重复造轮子，最近发现有个图形相关的工具包networkx，用于构建和操作复杂的图结构，并提供分析图的算法。正好拿来北侠小试牛刀。

一、安装

直接pip安装就行，matplotlib主要用来提供绘图能力

1. pip install networkx
   
2. pip install matplotlib

复制代码

二、图的定义

接下来我会用最近刚上线的万兽山庄为例，演示如何用networkx作图。首先我们看看万兽山庄的lm：

接下来开始定义

1. # -*- coding: utf-8 -*-
   
2. import networkx as nx
   
3. import matplotlib.pyplot as plt
   
4. #创建一个有向图
   
5. g = nx.DiGraph(area = '万兽山庄')
   
6. 
   
7. #添加名字为1的节点，并加上一个roomname属性，赋值为'大门'
   
8. g.add_node(1)
   
9. g.nodes[1]['roomname'] = '大门'
   
10. 
    
11. #添加节点时同时加上属性也是可以的
    
12. g.add_node(2,roomname = '土路')
    
13. 
    
14. #添加2个节点之间的边，weight表示权重，path属性用来存储出口信息
    
15. g.add_edge(1,2, weight = 1,path = 'north')
    
16. g.add_edge(2,1, weight = 1,path = 'south')

复制代码

这样就画好了两个节点和一条边，如此类推，我把大门附近的房间也画了一下，并用matplotlib展示出来

1. pos = nx.spring_layout(g)
   
2. nx.draw(g,pos,node_size=900)
   
3. #取出节点的roomname属性，并画出
   
4. node_labels = nx.get_node_attributes(g,'roomname')
   
5. nx.draw_networkx_labels(g,pos,labels = node_labels)
   
6. #取出边的path属性，并画出
   
7. edge_labels = nx.get_edge_attributes(g,'path')
   
8. nx.draw_networkx_edge_labels(g,pos,edge_labels = edge_labels,label_pos=0.3)
   
9. plt.show()

复制代码

运行结果是这样子的，双向的label画上去后有些丑。。

到目前为止，一个简单的图就基本画完了。

三、路径计算

为了方便看出效果，我重新画了一幅只有房间号的图

接下来直接利用networkx自带的dijkstra_path函数计算路径，即使是像我这样的算法小白也能轻松搞定

1. #使用dijkstra算法计算2点间的最短路径
   
2. print(nx.dijkstra_path(g,6,10))
   
3. 
   
4. #输出：[6, 2, 1, 5, 10]

复制代码

然后配合之前的path属性，我们可以很简单的生成需要发送给mud的命令

1. def cal_path(g,start,end):
   
2.     path = nx.dijkstra_path(g,start,end)
   
3.     cmd = []
   
4.     index = 0
   
5.     while index < len(path) - 1:
   
6.         cmd.append(g[path[index]][path[index+1]]['path'])
   
7.         index += 1
   
8.     return ';'.join(cmd)
   
9. 
   
10. print(cal_path(g,6,10))
    
11. #输出：east;south;enter;east

复制代码

networkx同样也为我们提供了遍历算法，下面以DFS为例

1. #以节点6为起点，用DFS算法遍历图g
   
2. print(list(nx.dfs_preorder_nodes(g,6)))
   
3. #输出：[6, 7, 8, 2, 1, 3, 4, 5, 9, 10]

复制代码

同理，获取遍历路径的命令就很容易实现了

1. def DFS(g,source,depth_limit=len(g)):
   
2.     path = list(nx.dfs_preorder_nodes(g,source,depth_limit))
   
3.     path.append(source)#把起点加到最后，遍历完成后回到起点
   
4.     cmd = []
   
5.     index = 0
   
6.     while index < len(path) - 1:
   
7.         cmd.append(cal_path(g,path[index],path[index + 1]))
   
8.         index += 1
   
9.     return ';'.join(cmd)
   
10. print(DFS(g,6))
    
11. #输出：northeast;northdown;southup;southup;south;west;east;east;west;enter;west;east;east;west;out;north;west

复制代码

四、结尾

networkx的基本使用大概就介绍到这了，当然，只靠上面的内容是不足以做出一个可以在游戏里走路的工具的，后面我大概还会写两篇，一个是python与mush客户端的配合，讲讲如何利用trigger制作录制工具，另一个是其他问题的解决思路，例如房间的定位等等。当然也不排除就这样鸽了。

最后附上两个参考网站，对networkx有兴趣的同学可以去学习一下。

networkx是什么

networkx手册

xurufeng

不明觉厉

vivia

哇，膜拜

jarlyyn

其实dijkstra 自己实现下也不复杂

建议在做mapper的时候加入几个元素

第一，路径实际花费时间，和你权重类似，最后应该可以算出来路上花的时间

第二，tag,就是可以通过tag来开启和关闭一些路径

第三，直接到达的路径。就是任何地方都能直接前往的地方。

jarlyyn

给一个我用go实现的mapper做参考，其实没几行代码

https://github.com/jarlyyn/hellc ... es/mapper/mapper.go

原始结构

https://github.com/jarlyyn/hellc ... s/mapper/walking.go

寻路逻辑

还有部分优化空间

jarlyyn

另外这一块本身是完全可以在js/lua等脚本语言里实现的。

但由于mushclient非常老，性能上是有点问题的(以我玩的mud为例，同样的配置，同样的js机器人,用mushclient 5跑5个id会阿卡，用mushclient 4 10个id会卡 我用的客户端我收集到的信息是能挂18个id)

所以，推荐在mushclient里实现的话，还是用dll甚至acrtivex的形式实现

bumcatxian

jarlyyn 发表于 2021-9-1 01:51 PM
另外这一块本身是完全可以在js/lua等脚本语言里实现的。

但由于mushclient非常老，性能上是有点问题的(以 ...

感谢大佬提供代码学习，我有空去研究一下。用python更多的原因是出于个人喜好，而且在游戏之外的领域也是我主要使用的语言。客户端的确是比较棘手的问题，支持py的客户端并不多，我所知的就只有mush或tintin。个人也对大量账号同时在线没啥需求，就先用mush 凑合着吧。

mathematics

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膜拜