这里主要用了两个库：pipdeptree和pyecharts。
pipdeptree用来解析所有库的依赖关系。
pyecharts用来显示依赖的网络关系。
通常的方法应该是通过输入下面命令：
pipdeptree --json-tree > pkg.json
得到关系树文件，然后解析该文件并在pyecharts显示即可。
不过我不想解析json文件了。
这里是直接输入pipdeptree命令，得到控制台输出，然后解析字符串来做的，比较暴力。
控制台输出为下面这种格式：
apturl==0.5.2 autopep8==2.0.2 ├── pycodestyle [required: >=2.10.0, installed: 2.10.0] └── tomli [required: Any, installed: 2.0.1] bcrypt==3.2.0 blendmodes==2022 ├── aenum [required: >=3.1.7,<4, installed: 3.1.12] ├── deprecation [required: >=2.1.0,<3, installed: 2.1.0] │ └── packaging [required: Any, installed: 23.0] ├── numpy [required: >=1.22.1,<2, installed: 1.24.1] └── Pillow [required: >=9.0.0,<10, installed: 9.0.1]
发现根据字符串中的"─"字符和该字符所在的位置，就能知道该库是根节点还是被第几层依赖的节点。
然后需要确定前后库的依赖连接，确定的方法也比较暴力，最后转为pyecharts输出即可。
代码如下：
from pyecharts.charts import Graph
from pyecharts import options as opts
import subprocess
# 调用系统命令并获取结果 pip install pipdeptree
result = subprocess.run('pipdeptree', capture_output=True, text=True)
output = result.stdout
output = output.split('\n')
depIndex = []
depName = []
for v in output:
num = v.find('──')
if num==-1:
depIndex.append(0)
name = v.split('==')
depName.append(name[0])
else:
depIndex.append(num//4+1)
name = v.split('──')
name = name[1].split(' ')
depName.append(name[1])
depIndex.pop()
depName.pop()
maxId = max(depIndex)
nodeNames =list(set(depName))
dicts={}
for nodeName in nodeNames:
dicts[nodeName] = 5
links = []
while maxId!=0:
findMax = False
for i in range(len(depIndex)):
if i!=0:
if depIndex[i]==maxId:
link = {"source":depName[i-1],"target":depName[i]}
if link not in links:
dicts[depName[i]] = dicts[depName[i]] + 2
links.append(link)
depIndex.pop(i)
depName.pop(i)
findMax = True
break
if findMax==False:
maxId= maxId-1
nodes = []
for nodeName in nodeNames:
node = {"name":nodeName,"symbolSize":dicts[nodeName]}
nodes.append(node)
graph = Graph(init_opts=opts.InitOpts(width="1920px", height="1080px"))
graph.add("", nodes, links)
graph.render('show.html')
所有连接效果如下，球越大代表被依赖的越多：
局部效果如下，选中节点后相关节点高亮：
