赠书福利 | Github项目推荐 | NetworKit - 大规模网络高性能分析工具集

NetworKit - NetworKit is a growing open-source toolkit for large-scale network analysis.

by kit-parco

https://networkit.github.io/ 

NetworKit是一个用于高性能网络分析的开源工具集。 其目的是提供分析数千到数十亿边缘大型网络的工具。为此，它实现了有效的图算法，其中许多并行使用多核架构。这些都是为了计算网络分析的标准度量。NetworKit专注于可扩展性和全面性，它也是算法工程的测试平台，包含最近发表的研究中的新算法（参见下面的文献列表）。

NetworKit是一个Python模块。 高性能算法是用C ++编写的，并通过Cython工具链暴露给Python。 Python反过来使我们能够以交互方式工作，并拥有丰富的数据分析和科学计算工具环境。 此外，如果需要，你可以构建NetworKit的内核并将其用作本机的库。

Github项目地址：

https://github.com/kit-parco/networkit

安装选项

NetWorkKit有以下三种安装方法：

• NetworKit虚拟机：下载并尝试预装在虚拟机上的NetworKit。 建议Windows用户用这个方法安装使用NetworKit。

• Pip安装：使用pip下载NetworKit Python包。 这是获取NetworKit的更简单方法，但这种情况下只能通过Python使用NetworKit。

• 从源代码构建NetworKit：克隆或下载NetworKit的源代码，并从源代码构建C ++和Python模块。

后面的需求部分会有更详细的说明。 使用NetworKit作为Python扩展模块，你可以访问本机的高性能代码，同时可以在Python生态系统中以交互方式工作。 虽然标准的Python解释器工作正常，但我们建议将 IPython 和 jupyterhub 作为科学计算的良好环境。

安装NetworKit后，请务必查看我们的NetworKit 用户指南，了解NetworKit中提供的功能概述。

更多安装与使用相关内容，请访问Github项目查看。

文档

除了自述文件以外，NetworKit_UserGuide还以交互式的IPython Notebook的形式介绍了NetworKit工具。 DevGuide适用于想要为项目做出贡献的开发人员。 使用NetworKit作为Python模块时，请查看类、方法和函数对应的文档字符串。

C++源代码也以Doxygen格式记载，而Python源代码的文档可以用Sphinx生成。 最新版本的文档可以点击这里查看。 如果安装了两个实用程序，则可以通过在构建目录中构建docs目标（例如，make docs）轻松生成文档。

联系

有关NetworKit的问题，可以订阅我们的电子邮件列表（networkit@ira.uka.de）并随时提出请求。

要求

你需要以下软件才能将NetworKit安装为python包：

• 一个现代的C ++编译器，例如：g++（>= 4.8）或clang++（>= 3.7）

• 用于并行的OpenMP（通常附带编译器）

• Python 3（建议使用3.4或更高版本，支持3.3）

• Pip

• CMake 3.5或更高版本（例如，pip3 install cmake）

• 建立系统：Make 或 Ninja

• 对于开发人员：Cython 0.21或更高版本（例如，pip3 install cython）

• Sphinx和它的bootstrap主题（例如，pip3 install sphinx sphinx_bootstrap_theme）

外部代码

项目源代码包括以下外部项目：

• the The Lean Mean C++ Option Parser by Matthias S. Benkmann

• the TTMath bignum library by Tomasz Sowa

License

该程序的源代码在MIT许可下发布。 如果你在项目中使用了我们项目的代码，我们会要求你引用我们的文献（参见下面的文献部分，尤其是技术报告）。 反馈也很受欢迎。

文献

NetworKit文献收集页面列出了NetworKit上作为工具包的文献、NetworKit中可用的算法以及简单地使用NetworKit。 如果你发现NetworKit对你的研究有用处，我们会要求你引用相应的文献。

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