Python作為一種高級語言，擁有豐富的庫和模塊，可以快速開發各類應用，其中流程圖監控就是其中之一。流程圖監控是一種常見的工業自動化系統，能夠實時監控流程圖中各個節點的狀態，以保證生產過程的穩定性和可靠性。在Python中如何實現流程圖監控呢？接下來我們將介紹具體做法。

# 導入所需模塊
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 定義節點和邊
nodes = [1, 2, 3, 4, 5]
edges = [(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4), (4, 5)]
# 創建有向圖
G = nx.DiGraph()
# 添加節點和邊
G.add_nodes_from(nodes)
G.add_edges_from(edges)
# 設置節點顏色和形狀
node_color = ['red', 'yellow', 'blue', 'green', 'purple']
node_shape = ['o', 's', 'v', '^', 'D']
node_attrs = {}
for i in range(len(nodes)):
node_attrs[nodes[i]] = {'color': node_color[i], 'shape': node_shape[i]}
# 繪制網絡圖
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color=node_color, node_shape=node_shape)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
plt.title('Flowchart Monitoring')
plt.show()

上述代碼中，我們首先導入了需要的模塊，包括networkx和matplotlib.pyplot。然后定義了節點和邊的信息，創建了有向圖，并添加了節點和邊。接著設置了節點的顏色和形狀，并利用spring布局方式繪制了網絡圖。最后通過draw_networkx函數繪制了節點、邊和標簽，并設置了圖表的標題。

這里還需要注意的是，代碼中的節點顏色和形狀屬性是根據節點序號來決定的，我們可以根據實際需求進行調整，并對代碼進行優化。