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Python可视化程序调用流程解析_python_

2023-05-26 425人已围观

简介 Python可视化程序调用流程解析_python_

引言

今天我们来分享一个 Python 领域的神级第三方库 -- pycallgraph，通过该库并结合 graphviz 工具，就可以非常方便的完成 Python 应用程序调用流程的可视化工作

我们先来看下效果图

怎么样，很是惊艳吧~

下面我们就来一起完成这个可视化过程

安装 graphviz 工具

生成图片的过程，是依赖工具 graphviz 的，我们先进行下载安装

下载地址

www.graphviz.org/download/

详细对于 graphviz 工具，大家应该也熟悉了，我们以前通过该工具进行过决策树的可视化工作，具体可以看这里

数据分析入门系列教程-决策树实战

上面的链接一详细的安装配置过程，这里就不再赘述了

实战

接下来我们还需要安装两个Python依赖库

pip install pycallgraph

下面我们先写一个基础的代码

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()

代码比较简单，定义了两个简单类，主要 pycallgraph 的核心代码在 main 函数中，在 with 代码块下，把我们定义的代码执行一遍即可

运行上面的代码，会在当前目录下生成 basic.png 图片文件

从生成的图片可以非常清晰的看出整个代码的运行过程，从 main 代码块到各个类的初始化，可以说一目了然

我们再来一个复杂一点的例子

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()

代码同样不负责，不过在编译器内部是调用了 re 正则的，我们来看看最终生成的图片