目前計算機視覺（CV）與自然語言處理（NLP）及語音識別並列為人工智能三大熱點方向，而計算機視覺中的對象檢測(objectdetection)應用非常廣泛，比如自動駕駛、視頻監控、工業質檢、醫療診斷等場景。

目標檢測的根本任務就是將圖片或者視頻中感興趣的目標提取出來，目標的識別可以基於顏色、紋理、形狀。其中顏色屬性運用十分廣泛，也比較容易實現。下面就向大家分享一個我做的小實驗———通過OpenCV的Python接口來實現從視頻中進行顏色識別和跟蹤。

下面就是我們完整的代碼實現（已調試運行）：

import numpy as np
import cv2
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
lower_green = np.array([35, 110, 106])  # 綠色範圍低閾值
upper_green = np.array([77, 255, 255])  # 綠色範圍高閾值
lower_red = np.array([0, 127, 128])  # 紅色範圍低閾值
upper_red = np.array([10, 255, 255])  # 紅色範圍高閾值
#需要更多顏色，可以去百度一下HSV閾值！
# cap = cv2.VideoCapture('1.mp4')  # 打開視頻文件
cap = cv2.VideoCapture(0)#打開USB攝像頭
if (cap.isOpened()):  # 視頻打開成功
    flag = 1
else:
    flag = 0
num = 0
if (flag):
    while (True):
        ret, frame = cap.read()  # 讀取一幀
       
        if ret == False:  # 讀取幀失敗
            break
        hsv_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        mask_green = cv2.inRange(hsv_img, lower_green, upper_green)  # 根據顏色範圍刪選
        mask_red = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red) 
 # 根據顏色範圍刪選
        mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7)  # 中值濾波
        mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7)  # 中值濾波
        mask = cv2.bitwise_or(mask_green, mask_red)
        mask_green, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
        mask_red, contours2, hierarchy2 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

        for cnt in contours:
            (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)
            cv2.putText(frame, "Green", (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2)

        for cnt2 in contours2:
            (x2, y2, w2, h2) = cv2.boundingRect(cnt2)
            cv2.rectangle(frame, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 255, 255), 2)
            cv2.putText(frame, "Red", (x2, y2 - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2)
        num = num + 1
        cv2.imshow("dection", frame)
        cv2.imwrite("imgs/%d.jpg"%num, frame)
        if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:
            break
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如圖所示，我們將會檢測到紅色區域

最終的效果圖：

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1.簡介

　　今天我們緊接着上一篇繼續分享Appium自動化測試框架綜合實踐 – 代碼實現。到今天為止，大功即將告成；框架所需要的代碼實現都基本完成。

2.data數據封裝

2.1使用背景

在實際項目過程中，我們的數據可能是存儲在一個數據文件中，如txt,excel、csv文件類型。我們可以封裝一些方法來讀取文件中的數據來實現數據驅動。

2.2案例

將測試賬號存儲在account.csv文件，內容如下：

account.csv

參考代碼

2.3enumerate()簡介

enumerate()是python的內置函數

• enumerate在字典上是枚舉、列舉的意思
• 對於一個可迭代的（iterable）/可遍歷的對象（如列表、字符串），enumerate將其組成一個索引序列，利用它可以同時獲得索引和值
• enumerate多用於在for循環中得到計數。

2.4enumerate()使用

如果對一個列表，既要遍歷索引又要遍曆元素時，首先可以這樣寫：

參考代碼

list = ["這", "是", "一個", "測試","數據"]

for i in range(len(list)):

    print(i,list[i])

上述方法有些累贅，利用enumerate()會更加直接和優美：

參考代碼

list1 = ["這", "是", "一個", "測試","數據"]

for index, item in enumerate(list1):

        print(index,item)

3.數據讀取方法封裝

　　數據讀取方法也屬於公共方法，這裏我們首先實現一下，然後將其封裝到裡邊即可。

3.1數據讀取方法實現的參考代碼

import csv


     def get_csv_data(csv_file,line):

        with open(csv_file, 'r', encoding='utf-8-sig') as file:

            reader=csv.reader(file)

            for index, row in enumerate(reader,1):

                if index == line:

                    return row

 

    csv_file='../data/account.csv'

    data=get_csv_data(csv_file,3)

    print(data)

3.2封裝

將其封裝在公共方法中，在其他地方用到的時候，直接導入調用即可。

4.utf-8與utf-8-sig兩種編碼格式的區別

UTF-8以字節為編碼單元，它的字節順序在所有系統中都是一樣的，沒有字節序的問題，也因此它實際上並不需要BOM(“ByteOrder Mark”)。但是UTF-8 with BOM即utf-8-sig需要提供BOM。

5.config文件配置

各種配置文件都放在這個目錄下。

5.1日誌文件配置 

主要是一些日誌信息的配置。

log.config

 參考代碼

[loggers]
keys=root,infoLogger

[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler,fileHandler

[logger_infoLogger]
handlers=consoleHandler,fileHandler
qualname=infoLogger
propagate=0

[handlers]
keys=consoleHandler,fileHandler

[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=INFO
formatter=form02
args=(sys.stdout,)

[handler_fileHandler]
class=FileHandler
level=INFO
formatter=form01
args=('../logs/runlog.log', 'a')

[formatters]
keys=form01,form02

[formatter_form01]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s

[formatter_form02]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s

6.測試用例封裝

這裏宏哥舉例給小夥伴們演示：封裝註冊和登錄兩個測試用例。

6.1測試用例執行開始結束操作封裝

測試用例執行開始和結束的封裝，其他模塊用到直接導入，調用即可。

myunit.py

參考代碼

# coding=utf-8
# 1.先設置編碼，utf-8可支持中英文，如上，一般放在第一行

# 2.註釋：包括記錄創建時間，創建人，項目名稱。
'''
Created on 2019-11-20
@author: 北京-宏哥   QQ交流群：707699217
Project:Appium自動化測試框架綜合實踐 - 代碼實現
'''
# 3.導入模塊
import unittest
from kyb_testProject.common.desired_caps import appium_desired
import logging
from time import sleep

class StartEnd(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        logging.info('=====setUp====')
        self.driver=appium_desired()

    def tearDown(self):
        logging.info('====tearDown====')
        sleep(5)
        self.driver.close_app()

6.2註冊用例

開始註冊用例代碼邏輯的實現。

test_register.py

參考代碼

# coding=utf-8
# 1.先設置編碼，utf-8可支持中英文，如上，一般放在第一行

# 2.註釋：包括記錄創建時間，創建人，項目名稱。
'''
Created on 2019-11-20
@author: 北京-宏哥   QQ交流群：707699217
Project:Appium自動化測試框架綜合實踐 - 代碼實現
'''
# 3.導入模塊
from kyb_testProject.common.myunit import StartEnd
from kyb_testProject.businessView.registerView import RegisterView
import logging,random,unittest

class RegisterTest(StartEnd):
    def test_user_register(self):
        logging.info('======test_user_register======')
        r=RegisterView(self.driver)

        username = 'bjhg2019' + 'fly' + str(random.randint(1000, 9000))
        password = 'bjhg2020' + str(random.randint(1000, 9000))
        email = 'bjhg' + str(random.randint(1000, 9000)) + '@163.com'

        self.assertTrue(r.register_action(username,password,email))

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

6.3登錄用例

開始登錄用例代碼邏輯的實現。

test_login.py

參考代碼

# coding=utf-8
# 1.先設置編碼，utf-8可支持中英文，如上，一般放在第一行

# 2.註釋：包括記錄創建時間，創建人，項目名稱。
'''
Created on 2019-11-13
@author: 北京-宏哥   QQ交流群：707699217
Project:Appium自動化測試框架綜合實踐 - 代碼實現
'''
# 3.導入模塊
from kyb_testProject.common.myunit import StartEnd
from kyb_testProject.businessView.loginView import LoginView
import unittest
import logging

class TestLogin(StartEnd):
    csv_file='../data/account.csv'

    @unittest.skip('test_login_zxw2018')
    def test_login_zxw2018(self):
        logging.info('======test_login_zxw2018=====')
        l=LoginView(self.driver)
        data=l.get_csv_data(self.csv_file,2)

        l.login_action(data[0],data[1])
        self.assertTrue(l.check_loginStatus())

    # @unittest.skip('skip test_login_zxw2017')
    def test_login_zxw2017(self):
        logging.info('======test_login_zxw2017=====')
        l=LoginView(self.driver)
        data = l.get_csv_data(self.csv_file, 1)

        l.login_action(data[0], data[1])
        self.assertTrue(l.check_loginStatus())

    @unittest.skip('test_login_error')
    def test_login_error(self):
        logging.info('======test_login_error=====')
        l = LoginView(self.driver)
        data = l.get_csv_data(self.csv_file, 3)

        l.login_action(data[0], data[1])
        self.assertTrue(l.check_loginStatus(),msg='login fail!')

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

7.小結

到此，Appium自動化測試框架就差下一篇就全部完成了，聰明的你都懂了嗎？？？嘿嘿！慢慢地來吧。

下節預告

下一篇，講解執行測試用例，生成測試報告，以及自動化平台，請關注宏哥，敬請期待！！！

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Graphviz 是一個自動排版的作圖軟件，可以生成 png pdf 等格式。

一切以官方文檔為準，博客只是參考。這裏做一個自己學習的記錄。

dot 語言

Graphviz 構建組件為 圖，節點，邊，用屬性對其進行描述。

以下是定義DOT語言的抽象語法，約束的規則如下：

• 元素的終止以 粗體 显示
• 文字字符用單引號 ” 引起來
• 圓括號 () 的內容為必選項
• 方括號 [] 為可選項目
• 豎杠 | 為擇一選擇

ID 其實就是一個字符串，為該組件的名稱或者屬性的名稱，命名規則如下：

1. 所有的字母 [a-zA-Z\200-\377] 下劃線，数字 [0-9]，数字不能出現在起始位置
2. 純数字 $[-]^?(.[0-9]^+ | [0-9]^+(.[0-9]*)6? $
3. 所有用雙引號引用的字符串 "..."
4. HTML 格式的字符串 <>

dot 語法的關鍵字

• strict, 嚴格的圖限定，禁止創建多個相同的邊
• graph, 無向圖. 在圖的創建時必須聲明為有向圖還是無向圖
• digraph, 有向圖
• node, 節點
• edge, 邊
• subgraph, 子圖

通過 dot 的抽象語法可以看到

1. 整個 graph 必須使用 graph 或 digraph {} 進行限定說明圖的屬性
2. 圖裡面的聲明列表可以為空，也可以為多個，每個聲明后的 ; 為可選項
3. 聲明有幾種類型
   1. 節點 node
   2. 邊 edge
   3. 子圖 subgraph
   4. 屬性列表
   5. ID = ID, 這個類型暫時還沒有看到有什麼作用
4. 屬性列表
   1. 必須使用中括號 [ ] 將列表項括起來
   2. 列表項為可選
5. 屬性列表項
   1. 以 key = value 的形式存在，列表項可選擇 ‘,‘ 和 ‘;‘ 結尾
   2. 可存在多個列表項
6. 邊的聲明
   1. 首端為 節點標識符或者子圖，
   2. 右部分由邊連接節點標識符或者子圖構成，右部分可以存在多個
   3. 尾部可選屬性列表
7. 節點的聲明
   示例 節點的用法 node0 [label = "<postid1> string|<postid2> string|<postid3> string3", height=.5]` node0:head[color=lightblue] // 設置該部分的顏色
   1. 首部為節點標識符 節點部分(post) 方向 組成，其中后兩項為可選項。
   2. 後半部分為可選的屬性列表

一個方向的示例

digraph action {
    node [shape = record,height=.1];

    node0 [label = "<head> head|<body> body|<foot> foot", height=.5]
    node2 [shape = box label="mind"]

    node0:head:n -> node2:n [label = "n"]
    node0:head:ne -> node2:ne [label = "ne"]
    node0:head:e -> node2:e [label = "e"]
    node0:head:se -> node2:se [label = "se"]
    node0:head:s -> node2:s [label = "s"]
    node0:head:sw -> node2:sw [label = "sw"]
    node0:head:w -> node2:w [label = "w"]
    node0:head:nw -> node2:nw [label = "nw"]
    node0:head:c -> node2:c [label = "c"]
    node0:head:_ -> node2:_ [label = "_"]

    node0:body[style=filled color=lightblue]
}

效果如下 圖-1

繪製屬性

一個圖中有非常多的 node 和 edge，如果每次都需要聲明一個節點的屬性會非常麻煩，有一個簡單的方式為聲明一個公共的屬性如

digraph action {
    rankdir = LR // 設置方向
    node [shape=box color=blue]
    edge [color=red]

    node1 // 默認節點屬性
    node2 [color=lightblue] // 屬於該節點的顏色屬性
    node1 -> node2 // 默認邊屬性 
    node2 -> node1 [color=green] // 屬於該變的屬性
}

在聲明位置之後的節點都有一個 默認 的形狀和顏色屬性。

全部的屬性見，這裏列舉部分常用的屬性

• charset 編碼，一般設置 UTF-8
• fontname 字體名稱，這個在中文的情況需要設置，否則導出圖片的時候會亂碼，一般設置微軟雅黑(“Microsoft YaHei”), linux 下也是同樣設置系統帶的字體就好，其他字體設置見 屬性
• fontcolor 字體顏色
• fontsize 字體大小，用於文本內容
• fillcolor 用於填充節點或者集群(cluster)的背景顏色。
• size 圖形的最大寬度和高度
• label　圖形上的文本標記
• margin 設置圖形的邊距
• pad 指定將繪製區域擴展到繪製圖形所需的最小區域的長度（以英寸為單位）
• style 設置圖形組件的樣式信息。 對於聚類子圖或者節點，如果style = “filled”，則填充聚類框的背景
• rankdir 設置圖形布局的排列方向 (全局只有一個生效). “TB”, “LR”, “BT”, “RL”, 分別對應於從上到下，從左到右，從下到上和從右到左繪製的有向圖。
• ranksep 以英寸為單位提供所需的排列間隔
• ratio 設置生成圖片的縱橫比

節點（node）

節點的默認屬性為 shape = ellipse, width = .75, height = 0.5 並且用節點標識符作為節點的显示文字。

如圖一中所示，聲明兩個節點 node0 和 node2，node0 或 node2 就表示這個節點的節點標識符，後面緊跟的是該節點的屬性列表；另一種用法為 節點標識符:節點部分:方向[屬性列表] node0:body[style=filled color=lightblue], 這個為單一節點聲明的方式。

節點中最基本的屬性為：

• shape 形狀，全部形狀見，一些常用的圖形有
• width height, 圖形的寬度和高度，如果設置了 fixedsize 為 true，則寬和高為最終的長度
• fixedsize, 如果為false，節點的大小由其文本內容所需要的最小值決定
• rank 子圖中節點上的排列等級約束. 最小等級是最頂部或最左側，最大等級是最底部或最右側。
  • same. 所有節點都位於同一等級
  • min. 所有節點都位於最小等級上
  • source. 所有節點都位於最小等級上，並且最小等級上的唯一節點屬於某個等級 source 或 min 的子圖.
  • max sink. 和上類似

邊 (edge)

有向圖中的的邊用 -> 表示，無向圖用 -- 表示。

可以同時連接多個節點或者子圖，但是只能有一個屬性列表，如下

digraph {
    rankdir = LR
    A -> B -> c[color=green]
}

一些關於邊的屬性如下：

digraph {
    rankdir = LR
    splines = ortho

    A -> B -> C -> D -> F [color = green]
    E -> F -> B -> D [color = blue]
    B -> E -> H[color = red]
}

• len 首選邊的長度
• weight 邊的權重, 權重越大越接近邊的長度
• lhead 邏輯邊緣的頭部(箭頭那個位置)，compound 設置為 true 時，邊被裁減到子圖的邊界處
• ltail 類似 lhead
• headlabel 邊上靠近箭頭部分的標籤

• taillabel 邊上靠近尾部部分的標籤
  設置 A->B->C->D->F的權重最大，修改綠色的分支的權重為 100，使其變成主要邏輯分支。

• splines 控制如何以及是否表示邊緣。其值如下
  • none 或者 “”, 無邊
  • true 或者 spline, 樣條線（無規則，可為直或者曲線）
  • false 或者 line, 直線段
  • polyline, 折線
  • curved, 曲弧線，兩條？
  • ortho, 正直的線（橫豎）

• dir 設置繪製箭頭的邊緣類型

子圖

subgraph 必須配合 cluster 一起使用，用法為 subgraph cluster* {}

需要設置 compound 為 true，則在群集之間留出邊緣，子圖的邊界關係在 邊 的定義中有給出，這裏直接給個示例。

digraph G {
    compound = true  // 允許子圖間存在邊
    ranksep = 1
    node [shape = record]

    subgraph cluster_hardware {
        label = "hardware"
        color = lightblue
        CPU Memory
    }

    subgraph cluster_kernel {
        label = "kernel"
        color = green
        Init IPC
    }

    subgraph cluster_libc {
        label = "libc"
        color = yellow
        glibc
    }

    CPU -> Init [lhead = cluster_kernel ltail = cluster_hardware]
    IPC -> glibc [lhead = cluster_libc ltail = cluster_kernel]
}

示例

TCP IP 狀態流程圖

展示了兩個版本，怎麼把這些圖形節點稍微規範的显示出來

digraph {
    compound=true
    fontsize=10
    margin="0,0"
    ranksep = .75
    nodesep = .65

    node [shape=Mrecord fontname="Inconsolata, Consolas", fontsize=12, penwidth=0.5]
    edge [fontname="Inconsolata, Consolas", fontsize=10, arrowhead=normal]


    "TCP/IP State Transition" [shape = "plaintext", fontsize = 16]

    // now start server state transition
    "CLOSED" -> "LISTEN" [style = blod, label = "應用：被動打開\n發送：<無>"];
    "LISTEN" -> "SENT_REVD" [style = blod, label = "接收：SYN\n發送：SYN,ACK"]
    "SENT_REVD" -> "ESTABLISHED" [style = blod, label = "接收：ACK\n發送：<無>", weight = 20]
    "ESTABLISHED" -> "CLOSE_WAIT" [style = blod, label = "接收：FIN\n發送：ACK", weight = 20]

    subgraph cluster_passive_close {    
        style = dotted
        margin = 10

        passive_close [shape = plaintext, label = "被動關閉", fontsize = 14]

        "CLOSE_WAIT" -> "LAST_ACK" [style = blod, label = "應用：關閉\n發送：FIN", weight = 10]
    }
    "LAST_ACK" -> "CLOSED" [style = blod, label = "接收：ACK\n發送：<無>"]

    // now start client state transition
    "CLOSED" -> "SYN_SENT" [style = dashed, label = "應用：主動打開\n發送：SYN"]; 
    "SYN_SENT" -> "ESTABLISHED" [style = dashed, label = "接收：SYN,ACK\n發送：ACK", weight = 25]
    "SYN_SENT" -> "SENT_REVD" [style = dotted, label = "接收：SYN\n發送：SYN,ACK\n同時打開"]
    "ESTABLISHED" -> "FIN_WAIT_1" [style = dashed, label = "應用：關閉\n發送：FIN", weight = 20]
    
    subgraph cluster_active_close {
        style = dotted
        margin = 10
        
        active_open [shape = plaintext, label = "主動關閉", fontsize = 14]

        "FIN_WAIT_1" -> "FIN_WAIT_2" [style = dashed, label = "接收：ACK\n發送：<無>"]
        "FIN_WAIT_2" -> "TIME_WAIT" [style = dashed, label = "接收：FIN\n發送：ACK"]
        "FIN_WAIT_1" -> "CLOSING" [style = dotted, label = "接收：ACK\n發送：<無>"]
        "FIN_WAIT_1" -> "TIME_WAIT" [style = dotted, label = "接收：SYN,ACK\n發送：ACK"]
        "CLOSING" -> "TIME_WAIT" [style = dotted]
    }
    
    "TIME_WAIT" -> "CLOSED" [style = dashed, label = "2MSL超時"]
}

這是一個很挫的版本，排版亂飛了。

digraph rankdot {
    compound=true
    margin="0,0"
    ranksep = .75
    nodesep = 1
    pad = .5
    //splines = ortho

    node [shape=Mrecord, charset = "UTF-8" fontname="Microsoft YaHei", fontsize=14]
    edge [charset = "UTF-8" fontname="Microsoft YaHei", fontsize=11, arrowhead = normal]


    CLOSED -> LISTEN [style = dashed, label = "應用：被動打開\n發送：<無>", weight = 100];
    
    "TCP/IP State Transition" [shape = "plaintext", fontsize = 16]

    {
        rank = same
        SYN_RCVD SYN_SENT
        point_1 [shape = point, width = 0]
        
        SYN_SENT -> point_1 [style = dotted, label = "應用關閉或者超時"]
        // SYN_SENT -> SYN_RCVD 這個一行代碼和上一行衝突了，syn_sent 會在syn_rcvd右邊
        SYN_RCVD -> SYN_SENT [style = dotted, dir = back, headlabel = "接收：SYN\n發送：SYN,ACK\n同時打開"]
    }

    LISTEN -> SYN_RCVD [style = dashed, headlabel = "接收：SYN\n發送：SYN,ACK"]
    SYN_RCVD -> LISTEN [style = dotted, headlabel = "接收：RST"]
    CLOSED:es -> SYN_SENT [style = blod, label = "應用：主動打開\n發送：SYN"]

    {
        rank = same
        ESTABLISHED CLOSE_WAIT

        ESTABLISHED -> CLOSE_WAIT [style = dashed, label = "接收：SYN,ACK\n發送：ACK"]
    }

    SYN_RCVD -> ESTABLISHED [style = dashed, label = "接收：ACK\n發送：<無>", weight = 9]
    SYN_SENT -> ESTABLISHED  [style = blod, label = "接收：SYN,ACK\n發送：ACK", weight = 10]

    {
        rank = same

        FIN_WAIT_1
        CLOSING 
        LAST_ACK
        point_2 [shape = point, width = 0]

        FIN_WAIT_1 -> CLOSING [style = dotted, label = "接收：FIN\n發送：ACK"]
        LAST_ACK -> point_2 [style = dashed, label = "接收：ACK\n發送：<無>"]
    }

    CLOSE_WAIT -> LAST_ACK [style = dashed, label = "應用：關閉\n發送：FIN", weight = 10]

    {
        rank = same
        FIN_WAIT_2  TIME_WAIT

        point_3 [shape = point, width = 0]
        TIME_WAIT -> point_3 [style = blod, label = "2MSL超時"]
    }

    ESTABLISHED -> FIN_WAIT_1 [style = blod, label = "應用：關閉\n發送：FIN"]
    FIN_WAIT_1 -> FIN_WAIT_2 [style = blod, headlabel = "接收：ACK\n發送：<無>", weight = 15]
    FIN_WAIT_2 -> TIME_WAIT [style = blod, label = "接收：FIN\n發送：ACK", weight = 10]

    CLOSING -> TIME_WAIT [style = dotted, label = "接收：ACK\n發送：<無>", weight = 15]
    FIN_WAIT_1 -> TIME_WAIT [style = dotted, label = "接收：ACK\n發送：<無>"]

    point_3 -> point_2 [arrowhead = none, style = dotted, weight = 10]
    point_2 -> point_1 [arrowhead = none, style = dotted]
    point_1 -> CLOSED [style = dotted]
}

這個版本看起來有內味了，最最最的主要的原因就是我使用 rank = same 屬性，將一些圖形固定在 同一列，一些需要橫豎的直線的地方使用 weight 來調整權重，達到橫豎的直接的效果，很多地方都是微調的結果。有一個很差的地方是 使用了rank限制若干圖形后，就不能使用 subgraph 屬性了，這樣就不能在若干不同部分的節點周邊畫線（對比關閉的區域）了。

epoll 相關數據結構及關係

digraph rankdot {
    compound=true
    margin="0,0"
    ranksep = .75
    nodesep = 1
    pad = .5
    rankdir = LR

    node [shape=record, charset = "UTF-8" fontname="Microsoft YaHei", fontsize=14]
    edge [style = dashed, charset = "UTF-8" fontname="Microsoft YaHei", fontsize=11]

    epoll [shape = plaintext, label = "epoll 相關結構及部分關係"]

    eventpoll [
        color = cornflowerblue,
        label = "<eventpoll> struct \n eventpoll |
            <lock> spinlock_t lock; |
            <mutex> struct mutex mtx; |
            <wq> wait_queue_head_t wq; |
            <poll_wait> wait_queue_head_t poll_wait; |
            <rdllist> struct list_head rdllist; |
            <ovflist> struct epitem *ovflist; |
            <rbr> struct rb_root_cached rbr; |
            <ws> struct wakeup_source *ws; |
            <user> struct user_struct *user; |
            <file> struct file *file; |
            <visited> int visited; |
            <visited_list_link> struct list_head visited_list_link;"
    ]

    epitem [
        color = sienna,
        label = "<epitem> struct \n epitem  |
            <rb>struct rb_node rbn;\nstruct rcu_head rcu; |
            <rdllink> struct list_head rdllink; |
            <next> struct epitem *next; |
            <ffd> struct epoll_filefd ffd; |
            <nwait> int nwait; |
            <pwqlist> struct list_head pwqlist; |
            <ep> struct eventpoll *ep; |
            <fllink> struct list_head fllink; |
            <ws> struct wakeup_source __rcu *ws; |
            <event> struct epoll_event event;"
    ]

    epitem2 [
        color = sienna,
        label = "<epitem> struct \n epitem |
            <rb>struct rb_node rbn;\nstruct rcu_head rcu; |
            <rdllink> struct list_head rdllink; |
            <next> struct epitem *next; |
            <ep> struct eventpoll *ep; |
             ··· |
             ··· "
    ]

    eppoll_entry [
        color = darkviolet,
        label = "<entry> struct \n eppoll_entry |
            <llink> struct list_head llink; |
            <base> struct epitem *base; |
            <wait> wait_queue_entry_t wait; |
            <whead> wait_queue_head_t *whead;"
    ]

    epitem:ep -> eventpoll:se [color = sienna]
    epitem2:ep -> eventpoll:se [color = sienna]
    eventpoll:ovflist -> epitem:next -> epitem2:next [color = cornflowerblue]
    eventpoll:rdllist -> epitem:rdllink -> epitem2:rdllink [dir = both]
    eppoll_entry:llink -> epitem:pwqlist [color = darkviolet]
    eppoll_entry:base -> epitem:nw  [color = darkviolet]
}

遺留問題

1. 在以上TCP/IP 狀態變遷圖中，嘗試增加主動關閉方的區域邊框
2. 嘗試增加 TCP/IP 的時序圖

使用 VSCode 進行預覽生成

1. 在官網下載graphviz安裝包
2. 安裝 vscode 插件 Graphviz Preview
3. 在 settings.json 中添加 "graphvizPreview.dotPath": "graphviz_path\graphviz-2.38\\release\\bin\\dot.exe", graphviz_path 為所在路徑，這些修改一下既可
4. 新建一個 dot 文件，右上角就會有預覽生成的按鈕了

參考

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2016年10月13—16日，以“選擇·行動——未來從現在開始”為主題的2016(第四屆)節能與新能源汽車產業發展規 劃成果展覽會、中國國際汽車新能源及技術應用展覽會將在北京國家會議中心舉辦。展會由中國國家工業和資訊化部支援，科學技術部、中國國際貿易促進委員會批准，是貫徹落實國務院《節能與 新能源汽車產業發展規劃（2012—2020年）》，推動中國節能與新能源汽車產業發展的重要舉措之一。本屆展會將全方面覆蓋節能環保汽車、純電動 汽車、混合動力汽車、插電式混合動力和燃料電池汽車，以及電池、電機、電控等關鍵零部件和充電設施等產品，眾多國際知名汽車企業、零部件和充電設施供應 商將攜旗下新品參展。

汽車產業是國民經濟的重要支柱產業，也是實現新一輪技術革命和產業變革的重要載體。中國汽車產業快速發展，產銷增速連續七年居世界第一位，新能源汽車產業初具規模，15年中國已成為全球最大的新能源汽車生產以及銷售市場.

但同時，據中國國家863“節能與新能源汽車”重大項目監理諮詢專家組王秉剛調研，中國目前具有生產傳統汽車ABS系統能力的工廠主要有亞太、元豐與伯特利等幾家，他們是未來最有希望成為中國自主電動汽車制動系統的生產企業，與國外同類企業相比，他們規模都不大，在同類產品的市場佔有率不足5%，在年產量達2000多萬輛的中國汽車產業裡，如此重要的底盤部件，自主企業生產的比例低到差不多可以忽略不計的程度。中國汽車產業空心化可見一斑!這裡舉的僅是制動系統的例子，其它零部件也存在類似情況，就連備受關注的動力電池也未必樂觀，已經有國外大電池企業，在部分地方政府優惠政策的支援下在國內建廠。

中國新能源汽車零部件企業正加強關鍵核心技術研發，推進技術創新，竭盡全力避免傳統汽車產業存在的核心技術缺失、產業空心化現象，在新能源汽車行業重蹈覆轍。據車展合作單位盛大超越展覽公司嶽巍介紹，“新能源汽車零部件主要包括電機、驅動控制系統和電源系統，目前中國在新能源汽車零部件上的技術創新有序推進，整體研發水平不斷提升，中國企業的電機及驅動控制系統在新能源客車（如宇通、安凱、中通等）及乘用車（比亞迪、北汽、江淮等）上已得到廣泛應用，這些成果大部分將在北京10月新能源汽車展上展出，中國的電機及驅動控制系統參展企業包括：德沃仕、英威騰、中冶南方、超同步、合普動力、合康動力、福工動力、八達等。這些企業有的具有國外及科研院所的專業背景，有的是從電梯控制、機床控制發展而來。比如合普動力是低速電動車電機驅動控制的領軍企業，隨著高速新能源汽車市場的不斷成長，已開發了電動客車及乘用車電機驅動控制產品”。

盛大超越展覽公司電池及BMS展區經理耿忱也對中國企業抱有積極信心，他說，”北京10月新能源汽車成果展上的中國電池企業非常給力，沃特瑪、寧德時代、中航鋰電、力神電池、比克電池、萬向、山東威能、神工光電、內蒙古稀奧科、實聯長宜等知名電池企業展示了車用動力電池技術及市場應用的發展成果，部分電池展商還帶來了實際應用整車配合展示”。他還表示，“環宇賽爾、科隆集團、均勝普瑞等一批新的中國電池及BMS展商將有望加盟2016北京10月新能源汽車成果展，給主機廠提供更加前沿和多元化的產品解決方案“。

展會相關

2016中國國際汽車新能源及技術應用展覽會
節能與新能源汽車產業發展規劃成果展覽會
行業地位：中國最大高速新能源汽車展
展覽規模：30，000平方米（2015年）
觀眾數量：60，000人次（2015年）
展覽週期：每年一屆，2013年首屆
連絡人：岳巍 先生
手機：+86 135 5286 5285
展會網址：
 

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