<think>好的，我现在需要帮用户编写一个Python程序，根据Excel数据建立DAG（有向无环图）。首先，我需要理解用户的需求和数据格式。
用户提供的Excel表格包含多个列，其中关键列是JobTypeID、PublishJob等。根据描述，每个任务的依赖关系由PublishJob列中的JXXX决定。例如，J481的PublishJob是J176，所以J176应该是J481的后继任务，或者说J481依赖J176？或者反过来？这里可能需要仔细确认。通常，依赖关系是指当前任务完成后发布的下一个任务，所以可能需要将PublishJob作为当前任务的后继。比如，J481的PublishJob是J176，那么J176应该在J481执行完后执行，即J481指向J176。但需要确认用户的需求，这里可能需要再仔细看例子。
另外，用户提供的示例数据中，J481的PublishJob是J176，而J176的PublishJob是J240，依此类推。这样形成的链式结构应该是J481 → J176 → J240 → J178 → J247 → J241 → J252 → J242 → J187等。因此，每个任务的succ_list应该包含它的PublishJob对应的任务。
接下来，需要确定如何表示DAG中的节点。根据用户提供的类属性，每个节点应有id、load、pre_mem、post_mem、s_alloc、s_free以及succ_list。不过，用户提到的属性中，s_alloc和s_free可能需要从数据中的某些列提取，比如搬入SL2长度、搬出SL2长度等，可能需要进一步确认数据列对应的字段。
数据列包括：搬入长度、搬出长度、搬入SL2长度、搬入DDR长度、搬出SL2长度、搬出DDR长度。根据用户定义的属性，pre_mem对应搬入长度，post_mem对应搬出长度。s_alloc可能是搬入SL2长度和搬入DDR长度的总和？或者可能s_alloc是分配的共享内存，对应搬入SL2长度，而s_free是释放的共享内存，对应搬出SL2长度？这点需要明确。例如，用户定义的s_alloc是分配的共享内存，可能对应搬入SL2长度，而s_free是释放的共享内存，对应搬出SL2长度。或者可能其他列？需要根据用户给出的属性定义来对应。
根据用户给出的属性列表：
self.pre_mem = pre_mem # 搬入长度 → 对应“搬入长度”列
self.post_mem = post_mem # 搬出长度 → 对应“搬出长度”列
self.s_alloc = s_alloc # 分配的共享内存 → 可能对应“搬入SL2长度”？
self.s_free = s_free # 释放的共享内存 → 可能对应“搬出SL2长度”？
例如，数据中的某行有搬入SL2长度为0，搬入DDR长度为500，可能s_alloc是搬入SL2长度（比如0），或者是否还有其他处理？可能需要用户进一步说明，但根据现有信息，可能需要将s_alloc对应搬入SL2长度，s_free对应搬出SL2长度。或者可能s_alloc是搬入SL2长度和搬入DDR长度的总和？需要看用户需求。但根据属性名称，s_alloc可能是分配的共享内存，而共享内存可能对应SL2部分，而DDR可能属于其他类型的内存。因此，可能s_alloc是搬入SL2长度，而搬入DDR长度可能属于其他内存类型，不被包含在s_alloc中。所以这里可能需要将s_alloc设为搬入SL2长度，s_free设为搬出SL2长度。
接下来，如何读取Excel数据。使用Python的话，可以用pandas库读取Excel文件。然后按JobTypeID分组，因为可能存在多个相同JobTypeID的行，但需要合并为一个节点？或者是否每个JobID都是唯一的？例如，示例数据中，J481有JobID为0的两行，可能这两行是同一个任务的不同Kernel？但根据用户的需求，可能需要将相同JobTypeID的任务视为同一个节点，并可能需要合并某些属性，或者取第一个出现的值？或者是否每个JobID是唯一的，但示例中的JobID可能有重复？例如，J481的JobID都是0，而J176的JobID是2，这可能表示每个JobTypeID对应的JobID是唯一的？或者JobTypeID是任务类型，而JobID是实例ID？但用户提到“self.id = id #JobTypeID”，所以每个节点的id是JobTypeID，因此同一JobTypeID的行应该合并为一个节点。但需要处理重复的JobTypeID行，例如前两行都是J481，可能需要将这些行的数据合并，或者取其中一行，因为其他列可能相同？
观察示例数据，相同JobTypeID的行的各列数据似乎完全相同，比如前两行J481的所有数据都相同。因此，可能在读取时去重，每个JobTypeID只保留一个节点。因此，在读取数据时，可以按JobTypeID分组，取第一个出现的行数据，或者合并重复项。
接下来，建立DAG的结构。每个节点的succ_list是它的PublishJob对应的JobTypeID。例如，J481的PublishJob是J176，因此J481的succ_list应包含J176，同时J176的succ_list包含J240，依此类推。需要注意可能存在多个PublishJob的情况，但根据示例数据，每个任务的PublishJob列只有一个值，或者为空。例如，最后一行J242的PublishJob是J187，但示例数据中可能没有J187的数据，因此可能需要处理这种情况，即某些PublishJob对应的节点不存在于数据中，是否要忽略，还是作为孤立节点？
对于DAG的构建，可能需要将所有出现的JobTypeID作为节点，然后根据PublishJob建立边。如果某个PublishJob的JobTypeID不存在于数据中，可能该节点不存在，导致边无法建立，或者需要创建该节点？但根据示例数据，可能需要假设所有PublishJob对应的JobTypeID都存在于数据中，否则可能存在数据不完整的情况。
现在，步骤大致如下：
1. 读取Excel文件，使用pandas读取。
2. 处理数据，按JobTypeID去重，每个JobTypeID对应一个节点。
3. 为每个JobTypeID创建节点对象，包含相关属性。
4. 根据每个节点的PublishJob列，建立succ_list，即当前节点的后继节点。
5. 构建整个DAG，确保没有循环。
可能的代码结构：
- 使用pandas读取Excel，按JobTypeID去重。
- 创建一个字典，保存所有节点，键为JobTypeID，值为节点对象。
- 遍历每个节点，处理其PublishJob，将对应的JobTypeID添加到succ_list。
- 最后，确保所有节点连接正确，形成DAG。
需要注意的问题：
- 如何处理重复的JobTypeID行：去重，保留第一个。
- PublishJob为空的情况：例如示例数据中J178的PublishJob是J247，而J247的PublishJob是J241，依此类推，直到最后一行J242的PublishJob是J187，但数据中没有J187的行。此时，J242的succ_list会包含J187，但J187不存在于节点字典中，可能导致错误。是否需要创建该节点？或者忽略？需要根据用户需求判断。如果用户的数据可能包含这种情况，可能需要将不存在的PublishJob作为孤立节点处理，或者在构建时忽略。
假设用户的数据中所有PublishJob对应的JobTypeID都存在，或者允许存在指向不存在的节点，那么在代码中处理时，需要检查PublishJob是否存在，若存在则添加，否则可能忽略或报错。
现在，具体代码实现步骤：
1. 导入必要的库：pandas用于读取Excel，可能还需要一个节点类。
2. 定义节点类：
class JobNode:
def __init__(self, job_type_id, load, pre_mem, post_mem, s_alloc, s_free):
self.id = job_type_id
self.load = load
self.pre_mem = pre_mem
self.post_mem = post_mem
self.s_alloc = s_alloc
self.s_free = s_free
self.succ_list = [] # 存储后继节点的JobTypeID或者节点对象
def add_succ(self, succ_id):
self.succ_list.append(succ_id)
3. 读取Excel文件，去重：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx') # 假设文件名为data.xlsx
# 去重，保留每个JobTypeID的第一行
df_unique = df.drop_duplicates(subset=['JobTypeID'], keep='first')
4. 创建节点字典：
nodes = {}
for _, row in df_unique.iterrows():
job_type_id = row['JobTypeID']
load = row['Job负载']
pre_mem = row['搬入长度']
post_mem = row['搬出长度']
s_alloc = row['搬入SL2长度'] # 假设s_alloc对应搬入SL2长度
s_free = row['搬出SL2长度'] # 假设s_free对应搬出SL2长度
node = JobNode(job_type_id, load, pre_mem, post_mem, s_alloc, s_free)
nodes[job_type_id] = node
5. 建立依赖关系：
for _, row in df_unique.iterrows():
current_job = row['JobTypeID']
publish_job = row['PublishJob']
if pd.notna(publish_job) and publish_job in nodes:
nodes[current_job].add_succ(publish_job)
# 如果publish_job不在nodes中，可以选择忽略或处理
6. 验证DAG是否有环：可以使用拓扑排序等方法，但用户可能没有要求，所以暂时不处理。
7. 输出或使用DAG结构。
测试示例数据，例如J481的PublishJob是J176，所以在nodes['J481'].succ_list中应包含'J176'，而nodes['J176'].succ_list包含'J240'，依此类推。
可能的问题：
- 数据中的PublishJob是否可能有多个值？例如，某个任务的PublishJob列是否有多个JobTypeID？根据示例数据，每个PublishJob列只有一个值，所以假设每个任务只有一个后继。
- 是否需要处理Signal和Qos列？根据用户提供的属性，似乎没有用到这些列，所以可能不需要。
- 是否需要处理JobPL2大小、搬入DDR长度、搬出DDR长度等列？根据用户定义的属性，可能这些列未被使用，所以暂时忽略。
综上，代码的大致结构是这样。需要注意数据中的列名是否与代码中的列名一致，例如是否包含空格或不同的命名方式，比如“搬入SL2长度”在Excel中的列名是否与代码中的一致，可能需要调整列名。例如，在读取时，确保列名正确，可能需要处理中文列名或检查是否有空格。
例如，用户给出的数据列名可能包含空格，例如“Kernel名字”中间有空格，但在代码中应该用正确的列名。例如，在pandas中，列名应该与Excel中的完全一致，包括空格。例如：
df.columns的输出可能为['JobTypeID', 'JobID', 'Kernel名字', 'Job负载', 'JobPL2大小', '搬入长度', '搬出长度', '搬入SL2长度', '搬入DDR长度', '搬出SL2长度', '搬出DDR长度', 'PublishJob', 'Qos', 'Signal']
所以在代码中，需要确保列名正确，如row['PublishJob']，row['搬入SL2长度']等。
另外，在示例数据中，某些行的PublishJob可能为空，例如J178的PublishJob是J247，而J247的PublishJob是J241，依此类推，直到J242的PublishJob是J187，但数据中没有J187的行。此时，J242的succ_list会添加J187，但J187不存在于nodes字典中。如何处理这种情况？可能需要忽略，或者在添加前检查是否存在。
在代码中，当处理publish_job时，使用if publish_job in nodes来判断，如果不存在则跳过。例如：
publish_job = row['PublishJob']
if pd.notna(publish_job) and publish_job in nodes:
nodes[current_job].add_succ(publish_job)
但需要注意，publish_job可能是一个字符串，如'J187'，而nodes的键是字符串，所以比较是可行的。
但可能Excel中的PublishJob列中的值是否带有前后空格或其他问题，需要确保读取后的publish_job变量是正确的字符串。例如，在数据中，某些行的PublishJob可能包含空格，如' J176'，这会导致判断失败。因此，在处理时可能需要去除空格：
publish_job = str(row['PublishJob']).strip()
或者确保数据中的值正确。
另外，对于数值类型的JobTypeID，例如如果JobTypeID是数字，但在示例中是字符串如'J481'，所以在读取时应确保作为字符串处理。可能需要在读取Excel时指定dtype，例如：
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'JobTypeID': str, 'PublishJob': str})
这样可以避免将J481转换为其他类型。
总结，代码的编写步骤如下：
1. 读取Excel数据，处理为每个JobTypeID唯一的节点。
2. 创建节点对象，填充属性。
3. 根据PublishJob建立后继关系。
4. 输出DAG结构或进行其他操作。
现在，编写完整的代码示例：
首先，安装必要的库：
pip install pandas openpyxl
然后，代码：
import pandas as pd
class JobNode:
def __init__(self, job_type_id, load, pre_mem, post_mem, s_alloc, s_free):
self.id = job_type_id
self.load = load
self.pre_mem = pre_mem
self.post_mem = post_mem
self.s_alloc = s_alloc
self.s_free = s_free
self.succ_list = [] # 存储后继节点的JobTypeID
def add_succ(self, succ_id):
if succ_id not in self.succ_list:
self.succ_list.append(succ_id)
def __repr__(self):
return f"JobNode({self.id}, succs: {self.succ_list})"
# 读取Excel文件，假设文件名为jobs.xlsx
df = pd.read_excel('jobs.xlsx', dtype={'JobTypeID': str, 'PublishJob': str})
# 去重，每个JobTypeID保留第一个出现的行
df_unique = df.drop_duplicates(subset=['JobTypeID'], keep='first')
# 创建节点字典
nodes = {}
for _, row in df_unique.iterrows():
job_type_id = row['JobTypeID']
# 提取所需属性
load = row['Job负载']
pre_mem = row['搬入长度']
post_mem = row['搬出长度']
s_alloc = row['搬入SL2长度']
s_free = row['搬出SL2长度']
# 创建节点
node = JobNode(job_type_id, load, pre_mem, post_mem, s_alloc, s_free)
nodes[job_type_id] = node
# 建立依赖关系
for _, row in df_unique.iterrows():
current_job = row['JobTypeID']
publish_job = row['PublishJob']
# 处理可能的NaN或空字符串
if pd.notna(publish_job) and isinstance(publish_job, str) and publish_job.strip() != '':
publish_job = publish_job.strip()
if publish_job in nodes:
nodes[current_job].add_succ(publish_job)
else:
print(f"警告: {current_job} 的PublishJob {publish_job} 不存在于节点中")
# 打印检查
for job_id, node in nodes.items():
print(f"节点 {job_id}: 后继 {node.succ_list}")
# 此时，nodes字典中存储了所有节点及其依赖关系，构成DAG
可能的测试输出：
节点 J481: 后继 ['J176']
节点 J176: 后继 ['J240']
节点 J240: 后继 ['J178']
节点 J178: 后继 ['J247']
节点 J247: 后继 ['J241']
节点 J241: 后继 ['J252']
节点 J252: 后继 ['J242']
节点 J242: 后继 ['J187']
节点 J187: 后继 [] # 假设J187不存在于数据中，则不会有节点，但根据代码，如果J242的PublishJob是J187，但J187不在nodes中，会发出警告，并且不会添加到succ_list中？
但根据代码中的处理逻辑，只有当publish_job存在于nodes中时才会添加。所以如果J187不在nodes中，则不会添加到J242的succ_list中。例如，在示例数据中，J242的PublishJob是J187，但数据中没有J187的行，因此nodes中不会有J187，所以J242的succ_list不会添加J187，并打印警告。
因此，在代码中需要处理这种情况，用户可能需要注意数据完整性。
综上，这个程序可以构建一个DAG，其中每个节点代表一个任务，依赖关系由PublishJob列决定。用户可以根据需要进一步使用这个DAG结构，例如进行拓扑排序、任务调度等。</think>以下是逐步构建DAG的Python实现方案：
```python
import pandas as pd
class JobNode:
def __init__(self, job_id, load, pre_mem, post_mem, s_alloc, s_free):
self.id = job_id # 任务类型ID
self.load = load # 任务负载
self.pre_mem = pre_mem # 搬入
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