ノード制約を使用してグラフを生成するためにpythonを使用する

Question

私のシステム（Python/Storm）で問題を解決しようとしていますが、何が最善のツールかはっきりしません。

目標：ノードの入力と出力の制約を使用して、グラフのエッジを作成します。

私は約400以上のpython関数を持っています（apache storm shell bolts各ボルトラップ関数の1つ - この場合、Stormは本当に問題ではありません。ノードとして扱います）。

各bolt/function/Nodeには、入力と出力の名前属性リストが定義されています。 私はソースを持っています（出力はありますが、入力はありません）。 ノード（入出力リストを持つ） シンク（入力のみの出力）。

が

S = Source , Input = [] , Output = ["a","b","c","d"] ("a","b","c","d" are attributes the sources produces). 
A = Node , Input = ["a","b"], output = ["e"] 
B = Node , Input = ["a","e"], output = ["f"] 
Si = Sink, Input = ["a","b","c","d","e","f"] , Output = [] 

私は一人でノード上でこれらの制約を使用してエッジを作成するためにNetworkX（または他のグラフライブラリを）希望：それがより明確にする

は私が持っていると言うことができます。

各ノード出力は出力リストのみであり、出力+入力ではありません。

私が欲しいの出力は、エッジのリストである：

S,A 
S,B 
A,B 
B,Si 
A,Si 
S,Si 

*グラフC = Siの

んNetworkXサポート、ビルドに？どうすれば実装できますか？

Answer 1

データから2部グラフを作成することができます（私は指示されたと思います）。データを1組のノードに「投影」して、必要なグラフを作成します。例えば。有向枝S→aとa→Tがある場合、2つのノード集合は{S、T}と{a}です。ノード集合{S、T}に射影すると、元の二部グラフのS→Tからの経路があるため、S→Tとなる。

import networkx as nx 

data = [("S", [], ["a","b","c","d"]), 
     ("A", ["a","b"], ["e"]), 
     ("B", ["a","c"], ["f"]), 
     ("Si", ["a","b","c","d","e","f"], [])] 

G = nx.DiGraph() 
#G = nx.Graph() # maybe you want an undirected graph? 
nodes = [] 
for n,inedges,outedges in data: 
    nodes.append(n) 
    for s in inedges: 
     G.add_edge(s,n) 
    for t in outedges: 
     G.add_edge(n,t) 

P = nx.projected_graph(G,nodes) 

print list(P.nodes()) 
print list(P.edges()) 
# OUTPUT 
# ['A', 'S', 'B', 'Si'] 
# [('A', 'Si'), ('S', 'A'), ('S', 'Si'), ('S', 'B'), ('B', 'Si')]