最近看了一点matplotlib的内容，上次用到matplotlib还是使用它来生成声望分与Reputation数值对应关系的几幅图形，代码是在Linux下运行的，早就不知道被我弄到哪里去了。
(图源 ：pixabay)
然后突然想起来，十几年为某公司工作时，也曾经用过matplotlib来完成某项工作，好像是用一堆数据为某个公司生成一个聚合物的结构图形。
突然很好奇自己十几年前写的代码是什么样子？然后又想看看自己画出来的聚合物是什么样子？当然，其实还很好奇自己以前写的程序是否还能运行。
费了九牛二虎翻出来以前工作的内容，大致回想起一些往事。当时我是一名C++程序猿，从未接触过Python，然后公司突然交代了这样一个任务，我完全是一头雾水，不知道从何着手。
不过不能因为不会或者有难度就推脱不做呀，只能埋头苦干，边学边弄呗。
就这样，学会了Python的基本用法；学会了如何用Python读写csv数据文件；学会了如何使用matplotlib来画图。
当然，与其说“学会”不如说一知半解，只能将将地应付当前的工作罢了。
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## Description ##
## Purpose: To generate polymer structure for xxxxxxx ##
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# Features:
# (1) Separated the input data from processing, so you can modify them easily.
# (2) Separated the algorithm to generate ety_seq, vac_seq from processing
# (3) Automatic calculate the image length and width
# (4) Automatic generate the text information and draw them on the upper-right corner of the image
# (5) Save image on the same folder of the script
# (6) Save "sequence data" as a csv output file
# (7) User can control line style, color, font size, dpi in setting section
这是我代码头部的部分注释，感谢当年认真的自己，不然这代码看起来更是一点不懂了。
犹记得当初需求方给我的数据是硬编码到代码中的，以下为部分数据示例：
更为搞笑的是，原始输入数据经常变化，所以每次数据变化，还要把数据弄出上述格式，复制到代码中，然后再进行处理。
所以我做的第一个改进就是把原始数据放到文件中，我的程序直接读取并处理成需要的数据格式，二不是硬编码。
然后是算法的实现，这些算法理论上涉及到高深的化学知识，不过我不必去了解这些，对方给我一些伪代码，我改成Python代码即可。
然后就是画图部分代码
还有将一些数据写入CSV文件的代码。
嗯，怎么说，算是看懂了，也大概没看懂啥，这个项目中，代码啥的都是“术”，只有算法部分才算是“道”的范畴，但是那部分我除了照猫画虎地翻译，是一点也不懂呀。
好了，把代码拿出来运行一下，结果直接就报错：
好吧，这个错误一眼就可以看出之前的代码是 Python2的，那时候大概还没有Python3呢吧？用Python3的语法改一下，通过。
重新运行，又报如下错误：
这个就简单了，直接安装一下 matplotlib就好了：pip install matplotlib。
还遇到打开csv文件错误（用file()而不是用open())，写入文件错误（用的wb而不是w），而这些代码十多年前都是可以正常运行的，之所以出错，大概是新版本Python语言做了调整吧？
弄了半天，总算可以正常运行了：
然后看一下我生成的图像：
这是什么鬼？看一下局部细节吧：
哎，还是不知道是什么鬼。
不过不管怎么说，能把十多年前的程序运行起来，还是很开心的，一下子回想起很多往事，历历在目，恍如昨日。
可惜的是，好多年前的程序能运行起来的已经不多了，遑论还有大把大把的程序被我搞到不知道哪里去了呢，一声叹息！