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,很是驚豔吧~
下面我們就來一起完成這個可視化過程
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
http://www.graphviz.org/download/
詳細對於 graphviz 工具,大家應該也熟悉了,我們以前通過該工具進行過決策樹的可視化工作,具體可以看這裏
數據分析入門系列教程-決策樹實戰
上面的鏈接包含了詳細的安裝配置過程,這裏就不再贅述了
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,定義了兩個簡單類,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,可以說一目了然
我們再來一個複雜一點的例子
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了 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複雜了很多,因為內部調用了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複雜的代碼塊時,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~
好了,這就是今天分享的全部內容,喜歡就點個贊吧~
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