前言
如果你有海量的图数据， 那么你想抽样可视化， 有个展示的神器叫Gephi，在各个平台可以下载应用。https://gephi.org/ 现在已经发展到0.9.2的版本了，非常的好用。
但是要是你的数据是如下的表数据， 那么你咋整？
,source-id,source-type,destination-id,destination-type,edge-type,graph-id
0,4,a,5,c,p,0
1,4,a,6,c,p,0
2,4,a,7,c,p,0
3,4,a,8,c,p,0
4,4,a,9,c,j,0
当然， Gephi也支持CSV的直接输入， 但是CSV输入的可视化支持的并不好。那么你可以看一下， Gephi支持了如下格式。 其中可视化做的好的格式有：
GEXF
GraphML
GML
DOT Graphviz
GDF
NET Pajek
当然， 肯定推荐你首选GEXF格式。 那问题是如何把CSV的文件转换成GEXF格式呢？
GEXF格式
GEXF (Graph Exchange XML Format) 是非常好的图表示格式， 目前
NetworkX （https://networkx.org/documentation/stable/reference/readwrite/gexf.html），也把它作为首选格式之一。
Echart 也支持GEXF格式。
并且Gephi支持的1.2 draft格式还支持动态的特征（Network and data dynamics）。这个特性几乎是其他大部分格式不支持的。
XML Schema 1.2draft
Basic graph: RNC | RNG | XSD
Associated data: RNC | RNG | XSD
Network and data dynamics: RNC | RNG | XSD
Hierarchy structure: RNC | RNG | XSD
Phylogeny structure: RNC | RNG | XSD
Visualization: RNC | RNG | XSD
那有什么好的工具可以把CSV转换成GEXF格式么？
有个陈旧的Python封装支持， 但是这个包已经是11年前的了， 并且不支持python3. 而且没有用例， 如何能支持颜色标定与动态呢？
https://github.com/paulgirard/pygexf
基于GEXF XSD建XML
利用XSD的浏览器， https://xmlgrid.net/view/xsdViewer.html 打开GEXF的XSD文件， 弄明白XSD的类别要求。
然后基于， XML 的python包 参考
https://wiki.python.org/moin/PythonXml
可以用lxml， 或者minidom， 自己慢慢组装。 这个过程稍微有点痛苦， 需要理解XSD的结构。
需要复杂的组装， 而且没有任何Python类型提示。
并且代码冗长。不是很方便维护。 有没有更好的办法？
重建GEXF Python包
既然GEXF有完整的XSD， 一个很直观的办法就是把这些XSD， 转换成为Python 类，不就搞定了。
找到3个非常经典的包：PyXB， generateDS, xsdata.
pip install PyXB
Successfully installed PyXB-1.2.6
pip install generateDS
Successfully installed generateDS-2.40.5
pip install xsdata[cli,lxml,soap]
Successfully installed click-default-group-1.2.2 docformatter-1.4 toposort-1.7 untokenize-0.1.1 xsdata-21.9
经过认证的测试， 发现generateDS，xsdata都可以。 xsdata对python3.7的语法支持更好。 优先选择了 xsdata。
有兴趣的可以自己去试试：
python generateDS.py -o gexf.py -s gexf_app1.py --member-specs=dict gexf_1.2_xsd/gexf.xsd
xsdata gexf_1.2_xsd/gexf.xsd --package gexfpy.gexf
但是不管是generateDS 还是 xsdata， 生成了Python类之后，都是需要手动调整的。
封装发布 GEXFpy 包
因为pygexf的名字已经被占用了， 因此选用GEXFpy的名字进行封装。
完成代码之后， 进行pypi注册提交。
步骤一：pypi注册，获取用户名密码
https://pypi.org/
步骤二：把密码写入.pypirc文件方便访问
.pypirc
---------------------------------------------------------------
.................................................................................................................
[distutils]
index-servers=pypi
[pypi]
repository=https://upload.pypi.org/legacy/
username=chunqishi
password=xxxxxxxxx
.................................................................................................................
---------------------------------------------------------------
步骤三：buid，dist, upload
python setup.py sdist build
python setup.py bdist_wheel --universal
upload 既可以直接用setup.py 也可以用 twine。twine效果更好一些，推荐。
python setup.py sdist upload
pip install twine
twine upload dist/*
最后发布完成。
https://pypi.org/project/gexfpy/
测试比较使用GEXFpy
步骤一：安装GEXFpy
pip install gexfpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
步骤二： 测试对比
同样的内容， 通过GEXFpy来实现， 代码量变小很多很多。
而且整个过程都有类型提示，书写便捷很多。
对于这个比较有兴趣，可以参考：GEXFpy源码的Examples。
https://github.com/chunqishi/gexfpy/tree/main/examples
尤其通过matplotlib来进行动态分配颜色，真心非常方便：
效果展示
最终大家可以看到最终的效果，如下：
最后我们再回顾一下具体步骤：
使用pandas读取了CSV
按节点、边使用GEXFpy来进行封装Gexf
使用matplotlib的colormap对节点进行动态分配颜色
使用GEXFpy对Gexf对象进行XML序列化
使用Gephi进行可视化
当然， 你也可以把别人的Gexf 读取进来，进行数据提取， 修改， 再进行输出。 如果是这样一个流程， 那么没有GEXFpy的帮忙， 整个工作量就大了。
如果您想使用， 请参考：
https://pypi.org/project/gexfpy/
也欢迎各位继续帮忙改进：
https://github.com/chunqishi/gexfpy
