Python視覺化程式呼叫流程解析

2022-08-20 14:01:55

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 應用程式呼叫流程的視覺化工作

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視覺化過程

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，大家應該也熟悉了，我們以前通過該工具進行過決策樹的視覺化工作，具體可以看這裡

資料分析入門系列教學-決策樹實戰

上面的連結一詳細的安裝設定過程，這裡就不再贅述了

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程式碼

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()

程式碼比較簡單，定義了兩個簡單類，主要 pycallgraph 的核心程式碼在 main 函數中，在 with 程式碼塊下，把我們定義的程式碼執行一遍即可

執行上面的程式碼，會在當前目錄下生成 basic.png 圖片檔案

從生成的圖片可以非常清晰的看出整個程式碼的執行過程，從 main 程式碼塊到各個類的初始化，可以說一目瞭然

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()

程式碼同樣不負責，不過在編譯器內部是呼叫了 re 正則的，我們來看看最終生成的圖片

可以看到整個程式碼過程複雜了很多，因為內部呼叫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程式碼塊時，不妨使用該庫來嘗試一下視覺化，看看能不能從中爆發靈感呢~

以上就是視覺化Python程式呼叫流程解析的詳細內容，更多關於視覺化Python程式呼叫的資料請關注it145.com其它相關文章！

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