Python可视化程序调用流程实例分析

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效果图

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

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

以上就是关于“Python可视化程序调用流程实例分析”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注蜗牛博客行业资讯频道。