神器，轻松可视化 Python 程序调用流程
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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。
1. 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
- http://www.graphviz.org/download/
2. 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：
可以看到整个代码过程复杂了很多，因为内部调用了很多正则内部函数等，但是整体还是非常清晰的
可以说这个神级第三方库，绝对是众多 Python 爱好者，尤其是刚刚入门 Python 领域的朋友的福音，当我们遇到某些不熟悉的较为复杂的代码块时，不妨使用该库来尝试一下可视化，看看能不能从中爆发灵感呢~
以上就是神器，轻松可视化 Python 程序调用流程的详细内容，更多请关注编程网其它相关文章！
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