一、为什么选择SVG与svgwrite？

在数据可视化和前端开发领域，Scalable Vector Graphics (SVG)因其无损缩放特性正成为替代位图的首选格式。与Matplotlib等库生成的静态图像不同，SVG作为XML标准的矢量格式，允许我们通过代码精确控制每个图形元素。Python生态中的svgwrite库，凭借其简洁的API和完整的SVG1.1标准支持，成为程序化生成SVG的首选工具。

安装只需一行命令：
bash pip install svgwrite

二、核心操作详解

2.1 创建画布与基础图形

所有SVG文档都从创建Drawing对象开始：python
import svgwrite

dwg = svgwrite.Drawing('demo.svg', size=('800px', '600px'))

添加红色矩形

dwg.add(dwg.rect(insert=(10, 10), size=('50px', '50px'), fill='red'))

画蓝色圆形

dwg.add(dwg.circle(center=(100, 100), r=30, fill='blue'))
dwg.save()
关键参数解析：
- insert：图形定位坐标（左上角基准）
- size：矩形专用尺寸参数
- fill：支持HEX颜色码或RGB值

2.2 路径(Path)高级操作

复杂图形需使用Path对象构建：
python path = dwg.path(d='M 10 10 L 50 50 Q 100 100 150 50 Z', stroke='black', fill='none') dwg.add(path)
路径指令含义：
- M：移动起点
- L：直线绘制
- Q：二次贝塞尔曲线
- Z：闭合路径

2.3 文本与样式控制

SVG文本支持CSS样式继承：
python text = dwg.text('Hello SVG', insert=(200, 200), font_size='20px', font_family='Arial', fill='#333') dwg.add(text)

三、实战案例：生成数据图表

结合Pandas数据生成柱状图：python
import pandas as pd

data = pd.Series([15, 30, 45, 10], index=['A','B','C','D'])
dwg = svgwrite.Drawing('chart.svg', size=(400, 300))

for i, (label, value) in enumerate(data.items()):
# 绘制柱子
dwg.add(dwg.rect(insert=(i80+10, 250-value), size=(60, value), fill='steelblue')) # 添加标签 dwg.add(dwg.text(label, insert=(i80+40, 280),
text_anchor='middle'))

dwg.save()

四、性能优化技巧

1. 分组管理：使用g元素合并同类图形
   python group = dwg.g(stroke_width=2) group.add(dwg.line((0,0), (100,100))) group.add(dwg.circle((50,50), r=10)) dwg.add(group)

2. 重用定义：通过defs实现元素复用
   python pattern = dwg.defs.add(dwg.pattern(id='dots', patternUnits='userSpaceOnUse')) pattern.add(dwg.circle(center=(2,2), r=1, fill='black')) dwg.add(dwg.rect(insert=(0,0), size=(100,100), fill='url(#dots)'))

3. 批量操作：利用列表推导式生成系列图形
   python [dwg.add(dwg.circle(center=(x*20, x*20), r=5)) for x in range(10)]

延伸思考：svgwrite虽然功能完备，但在处理复杂交互场景时可能需要结合JavaScript。对于动态SVG生成，可考虑Pyodide实现Python与浏览器环境的直接交互。当需要处理已有SVG文件时，xml.etree.ElementTree等XML解析库可作为补充工具。