# 导入pipmaster模块用于检查并安装依赖包
import pipmaster as pm

# 检查并安装pyvis库（用于可视化网络图）
if not pm.is_installed("pyvis"):
    pm.install("pyvis")
# 检查并安装networkx库（用于处理图结构数据）
if not pm.is_installed("networkx"):
    pm.install("networkx")

# 导入必要的库
import networkx as nx  # 用于创建和操作复杂的网络结构
from pyvis.network import Network  # 用于交互式网络可视化
import random  # 用于生成随机颜色

# 从GraphML文件读取知识图谱数据
# 文件路径: ./dickens/graph_chunk_entity_relation.graphml
G = nx.read_graphml("Topic/Chinese/graph_chunk_entity_relation.graphml")

# 创建pyvis网络可视化对象
# 参数说明:
# height="100vh" - 设置可视化高度为100%视口高度
# notebook=True - 设置为在notebook环境中使用
net = Network(height="100vh", notebook=True)

# 将networkx图转换为pyvis网络图
net.from_nx(G)

# 为每个节点设置随机颜色和提示信息
for node in net.nodes:
    # 生成随机十六进制颜色代码
    node["color"] = "#{:06x}".format(random.randint(0, 0xFFFFFF))
    # 如果节点有description属性，设置为鼠标悬停提示
    if "description" in node:
        node["title"] = node["description"]

# 为每条边设置提示信息
for edge in net.edges:
    # 如果边有description属性，设置为鼠标悬停提示
    if "description" in edge:
        edge["title"] = edge["description"]

# 生成并显示HTML格式的可视化结果
# 输出文件: knowledge_graph.html
net.show("./Html/knowledge_graph.html")