关于Python实现知识管理的一些想法

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关于Python实现知识管理的一些想法

发表于：2021-9-14 09:24

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作者：一只小小鸟鸟来源：python与大数据分析

软件开发

Python

　　学习python也很久了，无论是基础python语法、还是flaskweb编程、数据血缘关系、人工智能的知识，以及常用web前端、还有工作中零零散散的一些想法，想来想去还是觉得付诸行动更有意义。

　　初步的想法先从简单的入手，基于flask实现，先整一个基本的web框架，实现页面的动态扩展，上中(左右)下布局，左侧为静态的菜单，右侧为待展现的内容，在右侧页面中再实现一个个小功能，这些小功能用来实现与用户的交互。

　　后期待完成的事项：

　　1、逐步把通过json、数据库实现菜单的优化

　　2、实现css、js和html的分离

　　3、实现flask的蓝图、flask的模板化、flask的ORM映射

　　4、增强前端交互功能，实现分页

　　5、不断追加和完善功能

　　大致的架构是这样的，后续。

　　上半部分是css，下半部分是页面的主框架，具体如下：

　　<!DOCTYPE html>

　　 <head>

　　 <title>个人知识库</title>

　　 *{margin: 0;padding: 0;height: 100%;}

　　 .fl { float: left; }

　　 #main{margin-top: 15px;}

　　 #main .main-area {width: 100%；height:100%;margin: 0 auto;}

　　 #main .main-area-content{ width: 100%；height:100%;background: #fff; border: 1px solid #ddd;padding:0 0 15px 0;}

　　 #main .main-area-content .logobar{width: 99%;height:5%;overflow: hidden;}

　　 #main .main-area-content .statusbar{width: 99%;height:5%;overflow: hidden;}

　　 #main .main-area-content .left-menu{width:25%;height:85%;margin: 15px 0 0 0;overflow: hidden;}

　　 #main .main-area .content-box{width:70%;height:85%;padding-left: 15px; border-left:1px solid #ddd; margin-left:-1px;}

　　 #main .main-area .list{width:99%;border-right: 1px solid #ddd;min-height: 400px;}

　　 a:link,a:visited{text-decoration: none;color: #fff;}

　　 ul,li{list-style: none;}

　　 .list ul li{background-color:#467ca2; border:solid 1px #316a91; border-bottom:0;height: auto;}

　　 .list ul li a{padding-left: 10px;color: #fff; font-size:12px; display: block; font-weight:bold; height:36px;line-height: 36px;position: relative;}

　　 .list ul li .inactive{ background:url(images/off.png) no-repeat 184px center;}

　　 .list ul li .inactives{background:url(images/on.png) no-repeat 184px center;}

　　 .list ul li ul{display: none;}

　　 .list ul li ul li { border-left:0; border-right:0; background-color:#6196bb; border-color:#467ca2;height: 36px;}

　　 .list ul li ul li ul{display: none;}

　　 .list ul li ul li a{ padding-left:20px;}

　　 .last{ background-color:#d6e6f1; border-color:#6196bb; }

　　 </style>

　　 </head>

　　<body>

　　 <div class="logobar">logobar</div>

　　 </ul>

　　 </div>

　　 <iframe frameborder="no" name="mainFrame" id="mainFrame" scrolling="auto" src="index.html" width="99%" height="99%"> 您的浏览器不支持嵌入式框架，或者当前配置为不显示嵌入式框架。 </iframe>

　　 </div>

　　 </div>

　　 </body>

　　</html>

　　左侧的菜单代码如下：

　　上面部分是菜单的折叠和呈现，下面是菜单的一些数据。

　　 $(document).ready(function() {

　　 $('.inactive').click(function(){

　　 var className=$(this).parents('li').parents().attr('class');

　　 if($(this).siblings('ul').css('display')=='none'){

　　 if(className=="menu"){

　　 $(this).parents('li').siblings('li').children('ul').parent('li').children('a').removeClass('inactives');

　　 $(this).parents('li').siblings('li').children('ul').slideUp(100);

　　 }

　　 $(this).addClass('inactives');

　　 $(this).siblings('ul').slideDown(100).children('li');

　　 }else {

　　 $(this).removeClass('inactives');

　　 $(this).siblings('ul').slideUp(100);

　　 }

　　 })

　　 });

　　 </script>

　　/head>

　　 <li><a href="#" class="inactive active">PDF工具</a>

　　 <ul>

　　 <li><a href="daohang5.html" target="mainFrame" title="PDF转图片">PDF转图片</a></li>

　　 <li><a href="PDF提取文字.html" target="mainFrame" title="PDF提取文字">PDF提取文字</a></li>

　　 <li><a href=".html" target="mainFrame" title="">PDF提取表格</a></li>

　　 </ul>

　　 </li>

　　 <ul>

　　 </ul>

　　 </li>

　　 <li><a href="#" class="inactive">自然语言处理组件</a>

　　 <ul>

　　 <li><a href=".html" target="mainFrame" title="">文本相似度比较</a></li>

　　 <li><a href=".html" target="mainFrame" title="">关键词提取</a></li>

　　 <li><a href=".html" target="mainFrame" title="">文本摘要提取</a></li>

　　 </ul>

　　 </li>

　　 <li><a href="#" class="inactive">图像识别组件</a>

　　 <ul>

　　 <li><a href=".html" target="mainFrame" title="">照片背景替换</a></li>

　　 </ul>

　　 </li>

　　 </ul>

　　实现完成后，大体上运行结果如下，至于上面的logobar和statusbar有待慢慢完善。

　　为什么选知识图谱呢，这是长期以来一直惦记的事情，元数据管理、主数据管理、数据治理、数据应用都离不开知识图谱，前期用过neo4j，比较适合做关系存储，一个是闭源，一个是和web集成展现上比较弱;用过networkxx，python用于知识图谱开发的模块，但展现效果上比较弱;想用sigma.js，但文档太少，d3.js门槛太高;pyecharts之前也用过，交互性比较弱，echarts应用比较广一些，文档和案例也比较容易。知识图谱的一个问题是大量数据的呈现效果不是很理想，再则一般人很少这么用，通常是找到一个基准，去遍历其上下游直接或间接节点形成子树;还有个问题关于数据血缘关系的解析，目前python提供的比较成熟的包比较有限，pyparsing勉强可以一用。也需要一点点的把知识串起来。