NodePattern()在Python图算法库中的支持和扩展

NodePattern() 是 Python 图算法库中的一个类，用于定义图中节点的模式。其支持和扩展包括节点属性的过滤、条件的定义、以及模式的组合等功能。

在图算法库中，NodePattern 可以用于图查询、子图匹配、模式匹配等操作。下面将分别介绍 NodePattern 的支持和扩展，并提供使用例子。

支持的功能如下：

1. 过滤节点属性：NodePattern 可以根据节点的属性进行过滤。可以通过指定属性名和属性值，只选择具有特定属性值的节点。例如，可以定义一个查询只选择具有特定标签的节点的模式。

2. 定义节点的条件：NodePattern 支持定义节点的条件，以控制选择哪些节点。可以指定节点的标签、属性、度数等条件。例如，可以定义一个查询只选择出度大于 5 的节点的模式。

3. 模式的组合：可以将多个 NodePattern 组合在一起，形成复杂的模式。可以通过逻辑与、或、非等操作符来组合模式。例如，可以定义一个查询只选择具有特定标签并且度数大于 5 的节点的模式。

扩展的功能如下：

1. 自定义节点选择函数：可以根据自定义的函数来选择节点。可以通过编写自定义的函数来实现更复杂的节点选择逻辑。例如，可以定义一个函数，根据节点的属性值计算一个评分，然后选择评分最高的节点。

2. 自定义属性过滤：可以根据自定义的过滤规则来选择节点。可以通过编写自定义的过滤规则来实现更灵活的属性过滤。例如，可以定义一个过滤规则，选择属性值为奇数的节点。

下面是一个使用 NodePattern 的例子：

from pygraphistry import node_pattern

# 定义一个 NodePattern，选择具有特定标签的节点
pattern1 = node_pattern(label="Person")

# 定义一个 NodePattern，选择度数大于 5 的节点
pattern2 = node_pattern(degree__gt=5)

# 定义一个复合模式，选择同时满足 pattern1 和 pattern2 的节点
pattern3 = pattern1 & pattern2

# 使用模式查询图中的节点
result = graph.query_nodes(pattern3)

在这个例子中，首先定义了两个 NodePattern：pattern1 和 pattern2。然后通过逻辑与操作符将两个模式组合成了一个复合模式 pattern3。最后使用模式 pattern3 查询图中的节点，并将结果保存在 result 中。

通过这个例子，我们可以看到 NodePattern 可以非常方便地定义图中节点的模式，并灵活地进行查询和匹配操作。同时，由于 NodePattern 支持自定义函数和过滤规则，也可以实现更复杂的节点选择和属性过滤逻辑。