NetworKit本质上是一个 Python模块，其中的高性能算法是基于C++开发的，并通过Cython工具链开放给Python。而Python反过来会为我们提供交互工作的能力，以及用于数据分析和科学计算的丰富工具环境。除此之外，如果需要的话，我们还可以构建NetworKit的核心并将其以本地库的形式使用。
工具要求
我们需要下列软件来将NetworKit安装为Python包：
- 一个现代C++编译器，例如g++(>= 6.1)、clang++(>= 3.9)或MSVC(>= 14.13);
- OpenMP(为实现并行性，通常随编译器提供);
- Python 3(6或更高版本);
- pip;
- CMake(6或更高版本，安装命令：“pip3 install cmake”);
- 构建系统：Make或Ninja;
- Cython(29或更高版本，安装命令：“pip3 install cython”);
工具安装
为了使用NetworKit，我们可以通过包管理器来安装，或从源码构建Python模块。
通过包管理器安装：
我们可以通过包管理器来安装最新版本的NetworKit。
Pip安装：
- pip3 install [--user] networkit
Conda安装：
- conda config --add channels conda-forge
-
- conda install networkit [-c conda-forge]
Brew安装：
- brew install networkit
Spack安装：
- spack install py-networkit
从源码构建Python模块
- git clone https://github.com/networkit/networkit networkit
-
- cd networkit
-
- python3 setup.py build_ext [-jX]
-
- pip3 install -e .
工具使用样例
在下面的工具演示样例中，我们将生成一个具有十万个节点的随机双曲线图，并使用PLM方法计算其网络(社区)：
- >>> import networkit as nk
-
- >>> g = nk.generators.HyperbolicGenerator(1e5).generate()
-
- >>> communities = nk.community.detectCommunities(g, inspect=True)
-
- PLM(balanced,pc,turbo) detected communities in 0.14577102661132812 [s]
-
- solution properties:
-
- ------------------- -----------
-
- # communities 4536
-
- min community size 1
-
- max community size 2790
-
- avg. community size 22.0459
-
- modularity 0.987243
-
- ------------------- -----------
将NetworKit以代码库的形式使用
除了直接使用NetworKit之外，我们还可以将NetworKit以代码库的形式使用。在下面的示例中，我们将在/usr/local中编译和安装NetworKit：
- cmake ..
-
- make -jX install
安装好NetworKit之后，我们就可以在C++应用程序中通过下列方法来使用include指令了：
- #include <networkit/graph/Graph.hpp>
我们还可以通过以下方法编译我们的源码：
- g++ my_file.cpp -lnetworkit
许可证协议
本项目的开发与发布遵循MIT开源许可证协议。
项目地址
NetworKit：【GitHub传送门】
