Python可視化程序調用流程解析
引言
今天我們來分享一個 Python 領域的神級第三方庫 — pycallgraph,通過該庫並結合 graphviz 工具,就可以非常方便的完成 Python 應用程序調用流程的可視化工作
我們先來看下效果圖
怎麼樣,很是驚艷吧~
下面我們就來一起完成這個可視化過程
安裝 graphviz 工具
生成圖片的過程,是依賴工具 graphviz 的,我們先進行下載安裝
下載地址
www.graphviz.org/download/
詳細對於 graphviz 工具,大傢應該也熟悉瞭,我們以前通過該工具進行過決策樹的可視化工作,具體可以看這裡
數據分析入門系列教程-決策樹實戰
上面的鏈接一詳細的安裝配置過程,這裡就不再贅述瞭
實戰
接下來我們還需要安裝兩個Python依賴庫
pip install pycallgraph
下面我們先寫一個基礎的代碼
from pycallgraph import PyCallGraph from pycallgraph.output import GraphvizOutput class Banana: def eat(self): pass class Person: def __init__(self): self.no_bananas() def no_bananas(self): self.bananas = [] def add_banana(self, banana): self.bananas.append(banana) def eat_bananas(self): [banana.eat() for banana in self.bananas] self.no_bananas() def main(): graphviz = GraphvizOutput() graphviz.output_file = 'basic.png' with PyCallGraph(output=graphviz): person = Person() for a in range(10): person.add_banana(Banana()) person.eat_bananas() if __name__ == '__main__': main()
代碼比較簡單,定義瞭兩個簡單類,主要 pycallgraph 的核心代碼在 main
函數中,在 with 代碼塊下,把我們定義的代碼執行一遍即可
運行上面的代碼,會在當前目錄下生成 basic.png 圖片文件
從生成的圖片可以非常清晰的看出整個代碼的運行過程,從 main 代碼塊到各個類的初始化,可以說一目瞭然
我們再來一個復雜一點的例子
import re from pycallgraph import PyCallGraph from pycallgraph import Config from pycallgraph.output import GraphvizOutput def main(): graphviz = GraphvizOutput() graphviz.output_file = 'regexp.png' config = Config(include_stdlib=True) with PyCallGraph(output=graphviz, config=config): reo = compile() match(reo) def compile(): return re.compile('^[abetors]*$') def match(reo): [reo.match(a) for a in words()] def words(): return [ 'abbreviation', 'abbreviations', 'abettor', 'abettors', 'abilities', 'ability', 'abrasion', 'abrasions', 'abrasive', 'abrasives', ] if __name__ == '__main__': main()
代碼同樣不負責,不過在編譯器內部是調用瞭 re 正則的,我們來看看最終生成的圖片
可以看到整個代碼過程復雜瞭很多,因為內部調用瞭很多正則內部函數等,但是整體還是非常清晰的
可以說這個神級第三方庫,絕對是眾多 Python 愛好者,尤其是剛剛入門 Python 領域的朋友的福音,當我們遇到某些不熟悉的較為復雜的代碼塊時,不妨使用該庫來嘗試一下可視化,看看能不能從中爆發靈感呢~
以上就是可視化Python程序調用流程解析的詳細內容,更多關於可視化Python程序調用的資料請關註WalkonNet其它相關文章!
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