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。
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