


Code mit einem visuellen Code zu verstehen ist 10x einfacher, als ihn nur zu lesen.
Möchten Sie wissen, wie man schnell eines erstellt?
Hier sind meine 3 besten Bash-Skripte, die ich zur Visualisierung von Python-Code verwende:
Visualisieren Sie die Codestruktur
Man weiß nie, wann man das nächste Mal auf den nächsten übermäßig komplexen Code stößt, und ohne ein Tool ist es schwierig, die Komplexität des Codes zu erkennen. Dies kann zu schlechter Lesbarkeit und dem Risiko von Fehlern führen, wenn das Projekt skaliert wird.
Aber es gibt eine einfache Möglichkeit, dies mit dem Codestrukturdiagramm zu tun. Mit pyan3 können Sie schnell ein Abhängigkeitsdiagramm Ihres Codes erstellen und es dann mit dot als PNG-Bild rendern.
pyan3 yourfile.py --dot > code-structure.dot && dot -Tpng code-structure.dot -o code-structure.png
Kontrollfluss visualisieren
Manchmal finden Sie in der Python-Codebasis Codeabschnitte, die aufgrund von bedingter Logik, Schleifen oder Rückgabeanweisungen nie ausgeführt werden. Dieser redundante oder vergessene Code kann zu einer unübersichtlichen Codebasis, schlechter Wartbarkeit und potenziellen Fehlern führen.
Mit Kontrollflussdiagrammen können Sie solche unerreichbaren und toten Codepfade leicht identifizieren. Lassen Sie pycfg die schwere Arbeit für Sie erledigen, indem es das Kontrollflussdiagramm Ihres Python-Codes als SVG-Datei ausgibt.
pycfg yourfile.py > controlflow.svg
Visualisieren Sie Modulabhängigkeiten
Bei der Arbeit mit Python-Modulen tritt ein Problem der zirkulären Abhängigkeit auf, bei der zwei oder mehr Module in einer Schleife aufeinander verweisen. Dies führt im Allgemeinen zu Importfehlern und Leistungsproblemen.
Glücklicherweise können Sie diese problematischen Beziehungen mit einem Modulabhängigkeitsdiagramm leicht erkennen. Und mit dem Snakefood-Tool können Sie ganz einfach eines erstellen.
sfood yourfile.py | dot -Tpng -o module-dependencies.png
Und das ist es.
Ich hoffe, dass Sie diese Befehle beim Erstellen von Visuals für Python-Code nützlich finden.
Kommentieren Sie außerdem unten, welches Code-Visual Sie am hilfreichsten finden?
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinfach zu kopierende Bash-Skripte zur Visualisierung von Python-Code. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc

ListsandNumPyarraysinPythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblebutlessmemory-efficient,whileNumPyarraysareoptimizedfornumericaldata.1)Listsstorereferencestoobjects,withoverheadaround64byteson64-bitsystems.2)NumPyarraysstoredatacontiguou

TensurepythonscriptsBehavectelyAcrossdevelopment, Staging und Produktion, UsethesStrategien: 1) Umweltvariablenforsimplesettings, 2) configurationFilesForComplexSetups und 3) dynamikloadingForAdaptability.eachMethodofferiqueNefits und Requiresca

Die grundlegende Syntax für die Python -Liste ist die Liste [START: STOP: STEP]. 1.Start ist der erste Elementindex, 2.Stop ist der erste Elementindex, und 3.Step bestimmt die Schrittgröße zwischen den Elementen. Scheiben werden nicht nur zum Extrahieren von Daten verwendet, sondern auch zum Ändern und Umkehrlisten.

ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.


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