通过视觉理解代码比仅仅阅读代码容易 10 倍。
想知道如何快速创建一个吗?
这是我用来可视化 Python 代码的 3 个最佳 bash 脚本:
可视化代码结构
你永远不知道什么时候会遇到下一个过于复杂的代码,如果没有工具,就很难发现代码的复杂性。随着项目规模的扩大,这可能会导致可读性差和出现错误的风险。
但是有一种简单的方法可以通过代码结构图来做到这一点。使用 pyan3,您可以快速创建代码图的依赖关系,然后使用 dot 将其渲染为 PNG 图像。
pyan3 yourfile.py --dot > code-structure.dot && dot -Tpng code-structure.dot -o code-structure.png
可视化控制流
有时,在 python 代码库中,您会发现由于条件逻辑、循环或返回语句而永远不会执行的代码部分。 这种冗余或被遗忘的代码可能会导致代码库混乱、可维护性差和潜在的错误。
使用控制流图,您可以轻松识别此类无法访问和无效的代码路径。 通过将 Python 代码的控制流图输出为 SVG 文件,让 pycfg 为您处理繁重的工作。
pycfg yourfile.py > controlflow.svg
可视化模块依赖关系
在使用 python 模块时,出现的一个问题是循环依赖——两个或多个模块在循环中相互引用。 这通常会导致导入错误和性能问题。
幸运的是,通过模块依赖关系图,您可以轻松发现这些有问题的关系。 使用 Snakefood 工具,您可以轻松创建一个。
sfood yourfile.py | dot -Tpng -o module-dependencies.png
就是这样。
希望您在为 Python 代码创建视觉效果时会发现这些命令很有用。
另外,请在下面评论您认为哪个代码视觉效果最有帮助?
以上是易于复制的 Bash 脚本来可视化 Python 代码的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python列表切片的基本语法是list[start:stop:step]。1.start是包含的第一个元素索引,2.stop是排除的第一个元素索引,3.step决定元素之间的步长。切片不仅用于提取数据,还可以修改和反转列表。

ListSoutPerformarRaysin:1)DynamicsizicsizingandFrequentInsertions/删除,2)储存的二聚体和3)MemoryFeliceFiceForceforseforsparsedata,butmayhaveslightperformancecostsinclentoperations。

toConvertapythonarraytoalist,usEthelist()constructororageneratorexpression.1)intimpthearraymoduleandcreateanArray.2)USELIST(ARR)或[XFORXINARR] to ConconverTittoalist,请考虑performorefformanceandmemoryfformanceandmemoryfformienceforlargedAtasetset。

choosearraysoverlistsinpythonforbetterperformanceandmemoryfliceSpecificScenarios.1)largenumericaldatasets:arraysreducememoryusage.2)绩效 - 临界杂货:arraysoffersoffersOffersOffersOffersPoostSfoostSforsssfortasssfortaskslikeappensearch orearch.3)testessenforcety:arraysenforce:arraysenforc

在Python中,可以使用for循环、enumerate和列表推导式遍历列表;在Java中,可以使用传统for循环和增强for循环遍历数组。1.Python列表遍历方法包括:for循环、enumerate和列表推导式。2.Java数组遍历方法包括:传统for循环和增强for循环。

本文讨论了Python版本3.10中介绍的新“匹配”语句,该语句与其他语言相同。它增强了代码的可读性,并为传统的if-elif-el提供了性能优势

Python中的功能注释将元数据添加到函数中,以进行类型检查,文档和IDE支持。它们增强了代码的可读性,维护,并且在API开发,数据科学和图书馆创建中至关重要。


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