数据工作流设计器，这个软件的设计目标是实现工作流驱动数据的ETL，集成panda的数据处理能力，实现高效的交互式数据可视化以及能固定输出论文级别的图片，软件主要分三大块：work flow、data、chart，三大板块的关系如下图所示：
软件的设计初衷：
在数据处理过程往往有很多重复性的工作，尤其针对科研实验数据，有可能要面对n组数据，每组数据的清洗抽取方式基本是一样的，因此我希望一个数据处理软件应该是带有工作流功能的，当然python是很容易实现上述功能，但要求有一定的开发基础且要熟悉一些库才能得心应手
另外通过python进行数据处理过程，很多功能是隐藏的，panda有那么多种数据清洗方法，除非你把整个文档浏览一遍，否则你很难想起他们，因此一个交互式的数据清洗工具是很有必要的，把功能通过GUI明确的展现给用户，这样数据处理过程不需要长时间的翻阅文档
最后也是我用matlab和python这类数据处理工具最头疼的一点，就是数据可视化，虽然matlab和python能做出很漂亮的图，但细微的调节非常令人抓狂，例如要调整一个文本的位置，交互式的设计你只需要拖动一下鼠标，但在脚本语言里你要指定它的坐标，如果图片非常大，渲染时间比较久，那么移动一个文本到你想要的地方是一件令人非常抓狂的事情，而且matlab或者matplotlib的数据可视化函数有多有细，每次操作都要查阅半天文档，这是另人非常苦恼的事情。
本软件的设计就是为了解决上面遇到的这三个问题，因此软件会分为三大板块：工作流解决固定流程问题，数据处理板块会把pandas的功能进行集成，chart板块能实现交互式的数据可视化，且能生成论文级别的图片
软件界面截图：
更新于2022年9月
编译前请确保已经拉取了第三方库，由于使用的是git submodule方式管理大部分第三方库，因此需要执行：
git submodule update --init --recursive把所有第三方库拉取
DA项目编译好的二进制文件统一生成到bin_qt$$[QT_VERSION]{msvc/mingw}{debug/release}{/_64}目录下，如：使用qt5.14.2, msvc版本debug模式64位编译，将生成bin_qt5.14.2_msvc_debug_64文件夹，common.pri文件定义了DA项目的目录内容:
# DA_BIN_DIR为生成的bin文件夹 ./bin_qt$$[QT_VERSION]_{msvc/mingw}_{debug/release}{/_64}
# DA_SRC_DIR为源代码路径：./src
DA_3RD_PARTY_DIR = $${DA_SRC_DIR}/3rdparty # 第三方库路径
BIN_APP_BUILD_DIR = $${DA_BIN_DIR}/build_apps # 生成的app路径
BIN_LIB_BUILD_DIR = $${DA_BIN_DIR}/build_libs # 生成的lib路径
BIN_TEST_BUILD_DIR = $${DA_BIN_DIR}/build_tst # 生成的测试程序路径
BIN_PLUGIN_BUILD_DIR = $${DA_BIN_DIR}/build_plugins # 生成的plugin路径
BIN_PLUGIN_DIR = $${DA_BIN_DIR}/plugins #插件的路径
BIN_TEST_DIR = $${DA_BIN_DIR}/tst #测试程序路径bin_xx目录下的build_libs将是构建的库所在目录，也是第三方库需要放置的目录，下面先讲如何编译第三方库
首先需要编译第三方库，第三方库位于src/3rdparty, 第三方库使用git submodule形式进行管理，因此第三方库需要在根目录下（存在.gitmodules的目录）执行下面语句对第三方库进行拉取
git submodule update --init --recursive用Qt Creator 打开src/3rdparty/3rdparty.pro对第三方库进行编译
编译完第三方库后，需要手动把第三方库编译的结果（.a/.lib文件）移动到bin_xx/build_libs文件夹下，把编译的*.dll文件移动到bin_xx目录下
qwt和Qt-Advanced-Docking-System的编译结果是在build文件夹下，SARibbon会在本程序目录下建立一个bin_xx目录，在查找生成的lib时需要注意，ctk会自动把生成的dll和lib转移到对应的文件夹，无需手动移动
需要编译的第三方库如下：
用qt creator 打开./src/3rdparty/SARibbon/SARibbon.pro进行编译
编译完成后会把./src/3rdparty/SARibbon/bin_xx目录下的*.lib / *.a文件拷贝到bin_xx目录下的build_libs文件夹下，把dll文件拷贝到bin_xx目录下
用qt creator 打开./src/3rdparty/Qt-Advanced-Docking-System/ads.pro进行编译
编译完成后的二进制文件会在./src/build-3rdparty-Desktop_Qtxx下的Qt-Advanced-Docking-System里，用户根据自己定义的情况查找，找到其lib文件夹下的lib文件和dll文件复制到build_libs文件夹和bin_xx目录下
本程序使用的ctk是简化版ctk，仅抽取了使用到的几个类，因此称为liteCtk
用qt creator 打开./src/3rdparty/ctk/ctk.pro进行编译
此库已经自动配置编译lib和dll的位置，无需手动移动
在build目录下找到qwt编译好的dll和lib文件，把lib文件拷贝到bin_xx目录下的build_libs文件夹下，把dll文件拷贝到bin_xx目录下
DA依赖python环境：
- 至少是python3.7
- python环境需要安装pandas库
把安装好pandas库的python环境整体拷贝到bin_xx目录下，并重命名为Python，DA默认的python搜索路径就是程序运行目录下的Python文件夹，另外需要把./src/PyScripts文件夹拷贝到bin_xx目录下，这是DA的固定脚本内容
如果遇到如下错误，说明你缺少Python环境设置的环节，请确保已经配置好Python环境
你要保证bin_xx目录下有Python环境，如下图所示
Python目录内部如下图所示
如果用其他版本的Python，也需要配置./src/python_lib.pri文件
把DA_PYTHON设置为对应的python版本：
如python3.7则设置为：
DA_PYTHON = python37用Qt Creator 打开./src/DataWorkFlow.pro进行编译，编译过程会自动把文件编译到bin_xx目录下
da-work-flow的许多功能是通过python实现的，程序运行需要data-work-flow/src/PyScripts下的脚本支持，需要把PyScripts拷贝到bin_xx目录下
