如何按类别拆分DAG，类似于Jenkins视图？

在软件开发中，DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）是一种常用的数据结构，用于表示任务之间的依赖关系。Jenkins视图是一种可视化工具，用于展示和管理构建任务。按类别拆分DAG类似于Jenkins视图的功能，可以帮助开发者更好地管理和监控任务。

基础概念

DAG：有向无环图，是一种图论中的数据结构，其中的边具有方向性，且不存在任何形式的环。
Jenkins视图：Jenkins提供的一种可视化界面，用于组织和展示不同的构建任务。

类型

按功能模块拆分：根据项目的不同功能模块进行拆分。
按开发阶段拆分：如单元测试、集成测试、部署等不同阶段。
按团队或责任人拆分：根据不同的团队或责任人管理各自的任务。

应用场景

软件开发流程：如CI/CD（持续集成/持续部署）流程。
数据处理任务：如ETL（Extract, Transform, Load）过程。
自动化测试：按测试类型或模块组织测试任务。

实现方法

以下是一个简单的Python示例，展示如何使用networkx库创建和拆分DAG：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个有向无环图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点和边
G.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
G.add_edges_from([('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D'), ('D', 'E')])

# 按类别拆分DAG
def split_dag_by_category(graph, categories):
    subgraphs = {}
    for node in graph.nodes():
        category = categories.get(node, 'default')
        if category not in subgraphs:
            subgraphs[category] = nx.DiGraph()
        subgraphs[category].add_node(node)
        for predecessor in graph.predecessors(node):
            if categories.get(predecessor, 'default') == category:
                subgraphs[category].add_edge(predecessor, node)
    return subgraphs

# 定义节点类别
categories = {
    'A': 'module1',
    'B': 'module1',
    'C': 'module2',
    'D': 'module2',
    'E': 'module3'
}

# 拆分DAG
subgraphs = split_dag_by_category(G, categories)

# 绘制拆分后的子图
for category, subgraph in subgraphs.items():
    plt.figure()
    nx.draw(subgraph, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=700)
    plt.title(f'Category: {category}')
    plt.show()