Ruby Ploticus
2006年6月19日
最近のEvaluatingRubyに関する投稿で、同僚がいくつかの凝った数値グラフを表示するWebアプリケーションを構築したと述べました。どのようにしてそれを行ったのかという質問がメールで寄せられました。私は短い回答として、ploticusについて元のblikiエントリに追加しましたが、そこから、彼がどのようにRubyとploticusを連携させたのかという疑問につながりました。
実は、私も最近、個人的なプロジェクトでいくつかのデータをグラフ化するためにploticusを使いたいという同様の問題に遭遇しました。私が考え出した解決策は、同僚が使ったものよりも洗練されてはいませんが、非常に似たものでした。そのため、それを共有しようと思いました。
最初に注意点があります。これは文字通り、私が一晩で作成したものです。堅牢性、パフォーマンス、またはエンタープライズ向けを意図したものではありません。これは、私自身が個人的に使用するデータのためだけのものです。
ploticusのようなCライブラリを動かすための洗練された方法は、C APIに直接バインドすることです。Rubyではこれが簡単にできるそうですが、私にとっては（特にカクテルタイムまでに終わらせたい場合）手間がかかりすぎます。そのため、私のやり方は、ploticusスクリプトを作成し、それをploticusにパイプ処理することです。ploticusは標準入力からスクリプトを受け取って動作を制御できるため、Ruby内でploticusを実行し、コマンドをパイプ処理するだけで済みます。大まかにはこのようになります。
def generate script, outfile
IO.popen("ploticus -png -o #{outfile} -stdin", 'w'){|p| p << script}
end
スクリプトを作成するために、私は自分の言葉で操作でき、必要なploticusのものを生成できるオブジェクトを使用するのが好きです。プレハブを使用するものがあれば、何かを組み立てるのは簡単です。私は、ploticusスクリプトを必要とする、このようなクラスター化された棒グラフを作成したかったのです。
私は、必要なものを3つのレベルで構築しました。最も低いレベルは、ploticusスクリプトコマンドを構築するクラスであるPloticusScripterです。これがそれです。
class PloticusScripter
def initialize
@procs = []
end
def proc name
result = PloticusProc.new name
yield result
@procs << result
return result
end
def script
result = ""
@procs.each do |p|
result << p.script_output << "\n\n"
end
return result
end
end
class PloticusProc
def initialize name
@name = name
@lines = []
end
def script_output
return (["#proc " + @name] + @lines).join("\n")
end
def method_missing name, *args, &proc
line = name.to_s + ": "
line.tr!('_', '.')
args.each {|a| line << a.to_s << " "}
@lines << line
end
end
ご覧のとおり、スクリプターは単なるprocコマンドのリストです（実際にはscript_outputに応答するものなら何でもかまいませんが、今のところ他には何も必要ありませんでした）。私はスクリプターをインスタンス化し、procを繰り返し呼び出してploticusのprocを定義し、完了したらscriptを呼び出してploticusへのパイプ処理用のスクリプト全体を取得できます。
次のレベルは、クラスター化された棒グラフを構築するものです。
class PloticusClusterBar
attr_accessor :rows, :column_names
def initialize
@rows = []
end
def add_row label, data
@rows << [label] + data
end
def getdata scripter
scripter.proc("getdata") do |p|
p.data generate_data
end
end
def colors
%w[red yellow blue green orange]
end
def clusters scripter
column_names.size.times do |i|
scripter.proc("bars") do |p|
p.lenfield i + 2
p.cluster i+1 , "/", column_names.size
p.color colors[i]
p.hidezerobars 'yes'
p.horizontalbars 'yes'
p.legendlabel column_names[i]
end
end
end
def generate_data
result = []
rows.each {|r| result << r.join(" ")}
result << "\n"
return result.join("\n")
end
end
これにより、add_rowを単純に呼び出してデータ行を追加することで、グラフを構築できます。これにより、グラフのデータを構築するのが非常に簡単になります。
特定のグラフを作成するために、私はその上に3番目のクラスを作成します。
#produces similar to ploticus example in ploticus/gallery/students.htm
class StudentGrapher
def initialize
@ps = PloticusScripter.new
@pcb = PloticusClusterBar.new
end
def run
load_data
@pcb.getdata @ps
areadef
@pcb.clusters @ps
end
def load_data
@pcb.column_names = ['Exam A', 'Exam B', 'Exam C', 'Exam D']
@pcb.add_row '01001', [44, 45, 71, 89]
@pcb.add_row '01002', [56, 44, 54, 36]
@pcb.add_row '01003', [46, 63, 28, 87]
@pcb.add_row '01004', [42, 28, 39, 49]
@pcb.add_row '01005', [52, 74, 84, 66]
end
def areadef
@ps.proc("areadef") do |p|
p.title "Example Student Data"
p.yrange 0, 6
p.xrange 0, 100
p.xaxis_stubs "inc 10"
p.yaxis_stubs "datafield=1"
p.rectangle 1, 1, 6, 6
end
end
def generate outfile
IO.popen("ploticus -png -o #{outfile} -stdin", 'w'){|p| p << script}
end
def script
return @ps.script
end
end
def run
output = 'fooStudents.png'
File.delete output if File.exists? output
s = StudentGrapher.new
s.run
s.generate output
end
これは非常に単純な例ですが、私がゲートウェイパターンと呼ぶものの良い例です。PloticusClusterBarクラスは、私がやりたいことに最適なインターフェースを備えたゲートウェイです。私は、その便利なインターフェースと実際の出力に必要なものとの間で変換を行います。PloticusScripterクラスは、別のレベルのゲートウェイです。このような単純なことでも、このように構成されたオブジェクトのデザインは良い方法だと私は感じています。これは、私の頭が長年どのようにねじれてきたのかを物語っているだけかもしれません。