上次（纸上 AP 手把手教程之一：Ingress Planner）说到了一个很有用的工具， Ingress Planner，这次说个没用的工具，MaxField。他的作用是利用给定的 Po 自动运算生成最大数量的 CF。
本文有点费神，最好有OSX/Linux 的一定经验。
准备工作
前文提到的 Ingress Planner。
Python 2.x 以及扩展：
networkx
numpy
matplotlib
首先，前往https://github.com/fleeto/maxfield 下载源代码。
然后需要在可执行路径设置两个 Symbol link，分别到maxfield.py 以及inplan.py。
这里注意maxfield.py 的 Link 应该改名为 maxfield。作者太烂。
导出待处理的 Portal
首先，打开Ingress Planner，新建一个计划。
接下来，用多边形工具圈选我们要进行规划的 Po:
封口之后，会弹出选项：
这里我们选择绿色按钮，以 Range 的方式导入。
导入之后，我们可以在Planner 的 Tools->Ingraph 下找到导出选项：
上图所示，我们选择From Ranges，点击 Export 按钮，会生成一个名字为计划名.gph 的文件。
自动规划
生成文件之后，我们就可以用上面的 inplan.py 对他进行处理了。
这个程序比较傻，只是按照 Po 的相对位置进行最大 CF 数量的尝试，并不估计钥匙数量等，因此会用它生成多套方案，比较之后再进行实施。
Inplan.py 的用法：
Usage: /usr/local/bin/inplan.py[input_file] [output_path] [plan_count]
Input file：就是刚才生成的 gph 文件
Output path：新建一个目录，用于存储新的规划
Plan Count：生成的规划数量
例如我们刚才的文件，我想生成 20 个 Plan：
Inplan.py 望京.gph /tmp/望京 20
程序会输出一堆胡言乱语，不去管它。
处理结果
在输出目录中会看到一个keys.csv 和summary.csv，用 Excel 或者 Numbers 什么的打开：
Keys 这里主要记录的是每个 Po 所需的钥匙数量，最后一列是标准差，代表了钥匙数量的平均程度。可以用各列进行排序，找到比较满意的结果。
Summary 这里主要看 Changed 这一列，代表在不同 Po 之间的移动。
经过两个表格的筛选之后，就可以确认跟着哪个计划混了。
然后可以进入选中的规划，里面会有两张图：
好吧，其实没什么用，有Planner 这都不叫事。
导入
回到Planner，在 Tools-> Ingraph 里面选择 Import：
选择刚才我们选中计划目录里面的 result.gph，规划内容就会显示在Plan 中了，接下来照本宣科即可。
重要的事情说三遍
机器是没有人性的！！！
机器是没有人性的！！！
机器是没有人性的！！！
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