PM4PY - BPMN support

【Pm4py第七讲】关于visualization 本节用于介绍pm4py中的可视化函数,包括可视化bpmn、petri、性能图谱、变迁系统等。 阅读详情

BPMN支持

在pm4py,我们提供导入/导出/布局BPMN图表的支持。这些支持仅限于以下BPMN元素:

  • Events:事件(开始/结束事件)
  • Tasks:任务
  • Gateways:网关(排他的,平行的,包容的)
    而且,我们提供在PM4PY中实施的流程模型的相互转换(例如:Petri nets 和BPMN 图标)

导入

import pm4py
import os

bpmn_graph = pm4py.read_bpmn(os.path.join("tests", "input_data", "running-example.bpmn"))

导出

bpmn_graph应该就是pm4py里的bpmn对象;enable_layout设置为True,在导出之前启用 BPMN 模型的自动布局。

import pm4py
import os

pm4py.write_bpmn(bpmn_graph, "ru.bpmn", enable_layout=True)

布局

一个布局操作尝试给BPMN图标的节点和边缘一个好的位置。

from pm4py.objects.bpmn.layout import layouter

bpmn_graph = layouter.apply(bpmn_graph)

转换成Petri net

将 BPMN 模型转换为 Petri net模型可以实现不同的 PM4Py 算法(例如一致性检查和模拟算法)

from pm4py.objects.conversion.bpmn import converter as bpmn_converter

net, im, fm = bpmn_converter.apply(bpmn_graph)

从Process Tree(PT)转换成BPMN

示例代码中,首先我们导入XES事件日志,我们用inductive miner(感应矿工)挖掘一个模型。返回一个PT对象。

import pm4py
import os

log = pm4py.read_xes(os.path.join("tests", "input_data", "running-example.xes"))
tree = pm4py.discover_process_tree_inductive(log)

接下来,我们将其转换成BPMN图表

from pm4py.objects.conversion.process_tree import converter

bpmn_graph = converter.apply(tree, variant=converter.Variants.TO_BPMN)

*若对本文有疑问(例如:笔记中知识点或表达有误),欢迎指出,共同学习进步。

python 工作流workflow_基于BPMN2.0的工作流(Workflow) 工作流(Workflow)工作流技术起源于二十世纪七十年代中期办公自动化领域的研究,由于当时计算机尚未普及,网络技术水平还很低以及理论基础匮乏,这项新技术并未取得成功。简单地说,工作流就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务。许多公司采用纸张表单,手工传递的方式,一级一级审批签字,工作效率非常低下,对于统计报表功能则不能实现。而采用工作流软件,使用者只需在电脑上填写有关表单,会按照定义好的流程... 阅读详情

相关推荐

Petri Nets入门指南:如何用图形化工具模拟分布式系统(附Python代码示例)

本文介绍了如何使用Petri Nets图形化工具模拟分布式系统,特别适合处理复杂系统中的并发、异步和资源竞争问题。通过Python的PM4Py库,结合自动售货机、物流分拣系统和微服务编排等实战案例,详细展示了如何构建和可视化Petri Nets模型,帮助开发者更好地理解和设计分布式系统。

weixin_42629815的博客 383

【Pm4py第一讲】关于ProcessMining

本节用于简单介绍pm4py的相关示例,给读者提供一个简单直观的认识。

qq_40420514的博客 5023

AI过程挖掘:用真实日志还原业务流程真相

业务流程分析是企业数字化转型的基础能力,其核心在于从系统日志中提取可追溯、可量化、可归因的行为轨迹。传统BPM建模依赖理想路径,BI看板仅统计结果,而AI过程挖掘通过解析ERP、CRM等多源事件日志,实现从‘应该怎样’到‘实际怎样’的范式跃迁。它基于Case ID、时间戳、Activity和Resource四大要素构建流程图谱,结合瓶颈热力分析、资源-活动矩阵与关联规则挖掘,精准定位耗时黑洞与根因组合。尤其在订单审核、采购入库、客服响应等高频场景中,能将模糊的经验判断转化为‘节省217工时/月’级的商业证据

weixin_30934229的博客 313

pm4py使用指南(非机翻)

介绍python流程挖掘工具包的使用方法,对常用函数进行了详细的介绍。

codelady_g的博客 2070

bpmn-python:用于创建Python库的项目,该库允许导入导出BPMN图(作为XML文件)并提供简单的可视化功能

bpmn-python 用于创建Python库的项目,该库允许导入/导出BPMN图(作为XML文件)并提供简单的可视化功能 项目结构 bpmn_python-项目的主要模块,包括所有源代码 测试-包的单元测试 示例-测试中使用的XML文件的示例 docs-包装文件 发展 要求: ,Python 3.7。 如果您尚未安装Python 3.7,请考虑使用 。 设置后,它与pipenv集成在一起,从而允许后者自动提取正确的Python版本以用于虚拟环境。 要设置本地开发环境,请克隆存储库,输入存储库并执行: pipenv install --dev -e . pipenv shell 使用HTML覆盖率报告运行测试: pytest --cov-report html --cov=bpmn_python

pm4py-core:PM4Py(Python的流程挖掘)项目的公共存储库

下午4点 PM4Py是一个python库,支持python中的(最新技术)进程挖掘算法。 它是完全开源的,旨在用于学术界和工业项目。 PM4Py是弗劳恩霍夫应用信息技术研究所的产品。 文档/ API 有关PM4Py的完整文档,请访问 第一个例子 一个非常简单的例子,可以激发您的胃口: import pm4py log = pm4py . read_xes ( '<path>' ) process_model , initial_marking , final_marking = pm4py . discover_petri_net_inductive ( log ) pm4py . view_petri_net ( process_model , initial_marking , final_marking , format = "svg" )

【Pm4py第四讲】关于Convert

本节用于介绍pm4py中的转换函数,包括日志、事件流、数据块的转换、Petei网、流程树、BPMN的转换、可达图、面向对象日志等。

qq_40420514的博客 865

python-bpmn-engine:在Python流程中解析和执行Camunda BPMN模型

一个用于在单个流程中解析和执行BPMN模型的python模块 到目前为止支持的元素: 开始/结束事件 任务(手动,用户,服务)-暂时执行虚拟 网关(专有,并行) 有条件的顺序流 BPMN模型示例: 用法示例: import asyncio from bpmn_model import BpmnModel m = BpmnModel ( "models/model_01.bpmn" ) p1 = m . run ( "1" , { "a" : 1 }) p2 = m . run ( "2" , { "a" : 2 }) run = [ p1 , p2 ] def run_serial (): for i , p in enumerate ( run ): print ( f"Running process { i + 1 } \n -------------

【Pm4py第二讲】关于Input

本节用于介绍pm4py中的输入函数,包括日志输入、模型输入、面向对象日志输入等。

qq_40420514的博客 1229

Python库 | pm4py-2.1.3.1-py3-none-any.whl

资源分类:Python库 所属语言:Python 使用前提:需要解压 资源全名:pm4py-2.1.3.1-py3-none-any.whl 资源来源:官方 安装方法:https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059

Quartus II设计程序计数器PC、由PC产生ROM的地址(含仿真)

设计程序计数器PC,正常工作模式下,系统启动,设置PC的初始值,之后每来一个clk,PC的输出值应该增加1;当程序发生跳转时,PC的值应该发生改变,级将跳转的地址值赋进行输出。PC后端连接一个ROM,由PC来产生ROM的地址,仿真进行验证。

m0_73700621的博客 1815

【Pm4py第三讲】关于Output

本节用于介绍pm4py中的输出函数,包括日志输出、模型输出、面向对象日志输出等。

qq_40420514的博客 922

告别配置噩梦:用Vcpkg三行命令为Easy3D自动安装Boost、CGAL和Qt(VS2022实测)

本文详细介绍了如何使用Vcpkg工具在VS2022环境下为Easy3D项目一键安装Boost、CGAL和Qt等依赖库,解决传统手动配置的复杂性问题。通过三行简单命令即可自动完成下载、编译和路径配置,大幅提升开发效率,特别适合C++开发者快速搭建3D图形开发环境。

weixin_42525582的博客 209

【pm4py】process mining 读取log生成model/net/tree

此时可查看log,可看出log包含25个eventlog(即ProM中的cases),第一个eventlog包含92个traces(即Prom中第一个case包含92个event),第2个eventlog包含62个traces;这25个eventlog包含的traces数目最大为92,最小为34。其中第一个eventlog的第一个trace(即ProM中第一个case的第一个event),concept:name为Start,lifecycle:transition为start……【pm4py 官网】...

化甘 1741

电子发票二维码背后的秘密:10分钟看懂校验码、加密字符含义与防伪设计

本文深入解析电子发票二维码的结构与防伪设计,揭示校验码和加密字符的生成原理及验证方法。通过实际案例和技术细节,帮助财务人员理解电子发票的安全机制,提升防伪识别能力,确保税务合规。

weixin_29248611的博客 528

Frida实战:高效dump Android内存中的so文件与修复技巧

本文详细介绍了使用Frida工具dump Android内存中已解密so文件的实战技巧。针对加固应用静态分析失效的痛点,文章提供了从环境搭建、使用frida_dump脚本自动化抓取内存数据,到利用SoFixer工具修复ELF文件结构的完整流程,帮助逆向分析人员高效获取可分析的so文件。

tt34567的博客 527

PM4PY - 分析建议怎样的BPMN可以转换成Process Tree

背景 读取手动绘制的BPMN图,欲将其转换成Process Tree

DreamingBetter的博客 1031

[ensp报错:USG6000V错误代码45解决方案]

[ensp报错:USG6000V:错误代码45解决] [ensp报错:USG6000V:错误代码45解决] 第一种处理方式: ensp的45错误帮助文档里的解决方法:(这里就不说了,上华为爸爸的图) ensp的45错误:如果你的45错误不是描述的那个,可能是ensp与virtualbox不兼容了。 错误描述:具体表现为在virtualbox里没有vfw_usg的条目,虚拟介质管理器里也没有相应的条目: 就是vfw_usg_vdi这个 这种情况下你把ensp卸载重装多少次都没用,原因在两个软件的兼容

weixin_45456536的博客 3万+

基于PM4Py与智能体协作的流程挖掘到UCM模型自动生成实践

流程挖掘是从事件日志中自动发现、监控和改进实际业务流程的技术,其核心原理是通过算法分析系统记录的事件序列,逆向推导出业务流程模型。这项技术的价值在于能客观反映真实业务流转,识别瓶颈与偏差,是数字化转型和流程优化的重要基础。传统流程挖掘工具(如PM4Py)通常输出BPMN或Petri网等控制流模型,但在需求分析和系统设计阶段,更需要能描述“谁、为何、在何场景下做什么”的目标导向模型,例如用例图(UCM)。为弥合事件日志与高层需求模型间的语义鸿沟,本文介绍一种结合智能体(Agentic AI)技术的创新方法。通

weixin_33552698的博客 274

SAP-PP 返工订单成本归集优化:从物料结算到成本中心的配置与增强实践

本文深入探讨SAP-PP模块中返工订单成本归集的优化方案,重点解析从物料结算到成本中心的配置与增强实践。通过结算参数文件配置、分配结构调整及增强开发实战,解决返工费用误计入物料成本的问题,确保财务核算精准性。文章还提供测试验证方案与常见报错处理技巧,助力企业实现成本数据清晰流向分析。

weixin_29260291的博客 363

uniapp:实现APP获取陀螺仪数据、加速传感器、线性加速传感器,uniApp实时监听陀螺仪【XYZ】数据及停止监听与资源释放等功能示例源码,根据需求做功能(完美兼容Android安卓、苹果ios)

uniapp陀螺仪,uniapp加速传感器,uniapp线性加速传感器,APP陀螺仪数据,uniapp app 端获取陀螺仪数据示例代码,手机中获取陀螺仪的数据,uniApp实时获取陀螺仪xyz数据,android陀螺仪方向,获得陀螺仪传感器,处理传感器数据,停止监听与资源释放,Android使用陀螺仪,uniapp苹果ios陀螺仪,uni-app设备之(加速计,罗盘,陀螺仪)插件安卓/IOS APP提供了获取陀螺仪数据的能力,手机陀螺仪传感器获得手机自身旋转的角度,陀螺仪获取旋转角度,陀螺仪、加速度传感器

✅ 精选推荐文章 4265

基于智能体与PM4Py的流程建模:从事件日志到UCM业务蓝图

流程挖掘是连接业务数据与流程模型的关键技术,它通过分析事件日志自动发现、监控和改进实际业务流程。其核心原理在于运用算法(如Alpha Miner、启发式挖掘)从离散的事件序列中提取流程模型,从而揭示瓶颈、偏差和优化机会。这项技术的价值在于弥合了数据驱动的客观事实与业务人员主观理解之间的鸿沟,使流程分析从依赖经验转向基于证据的决策。在实际应用中,流程挖掘常与BPMN、Petri网等建模语言结合,用于合规检查、性能分析和数字化转型。本文聚焦于如何利用智能体(Agentic AI)技术,结合PM4Py流程挖掘库与

weixin_30599521的博客 323

educoder中Hive综合应用案例 — 用户搜索日志分析

Hive综合应用案例 — 用户搜索日志分析

weixin_46026136的博客 4760

智能体AI驱动流程挖掘:基于PM4Py与UCM的人机协同建模实践

流程挖掘作为一项从事件日志中自动发现、监控和改进业务流程的关键技术,其核心原理在于运用算法(如Alpha Miner、启发式挖掘)分析活动序列,以可视化模型(如Petri网、BPMN)揭示实际工作流。这项技术的价值在于将数据驱动的洞察转化为可操作的流程优化方案,广泛应用于供应链、财务审计、IT服务管理等业务效率提升场景。随着大语言模型(LLM)和智能体(Agent)技术的发展,传统流程挖掘工具正迎来智能化升级。本文聚焦于如何将智能体AI与成熟的PM4Py库深度集成,通过设计具备特定角色(如业务分析师、流程挖

weixin_32770423的博客 347

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

过程挖掘与AI智能体:数据驱动的软件工程流程自动化实践

过程挖掘是一种从事件日志中自动发现、监控和改进实际业务流程的技术,其核心原理是通过算法分析时间戳序列,还原出如Petri网或BPMN图等形式化模型。这项技术的价值在于弥合了规定流程与实际执行之间的差距,为流程优化提供了客观的数据基础。在软件工程领域,它常被应用于分析研发效能,识别如代码评审、部署等环节的瓶颈。结合当下热门的AI智能体技术,尤其是基于大语言模型的智能体,静态的流程模型得以动态化、情境化。智能体能够利用挖掘出的流程知识进行决策规划与自动执行,从而在CI/CD流水线优化、智能评审分配等场景中实现自

weixin_33978044的博客 310

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

【viewbpmn / SpiffWorkflow / TimeAwareBPMN-js】Quick Start

viewflow quick start;Spiffworkflow Quick start,TimeAwareBPMN-js

化甘 1289

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

上一篇: PM4PY - Process Trees
下一篇: Python - 了解Pandas及其数据类型
DreamingBetter
博客等级 码龄6年 29粉丝 80原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值