明天咱们来分享一个 Python 畛域的神级第三方库 -- pycallgraph，通过该库并联合 graphviz 工具，就能够十分不便的实现 Python 应用程序调用流程的可视化工作
咱们先来看下效果图
怎么样，很是惊艳吧~
上面咱们就来一起实现这个可视化过程
装置 graphviz 工具
生成图片的过程，是依赖工具 graphviz 的，咱们先进行下载安装
下载地址
http://www.graphviz.org/downl...
实战
接下来咱们还须要装置两个 Python 依赖库
pip install pycallgraph上面咱们先写一个根底的代码
from pycallgraph import PyCallGraphfrom pycallgraph.output import GraphvizOutputclass Banana: def eat(self): passclass 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，定义了两个简略类，次要 pycallgraph 的外围代码在 main 函数中，在 with 代码块下，把咱们定义的代码执行一遍即可
运行下面的代码，会在当前目录下生成 basic.png 图片文件
从生成的图片能够十分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，能够说高深莫测
咱们再来一个简单一点的例子
import refrom pycallgraph import PyCallGraphfrom pycallgraph import Configfrom pycallgraph.output import GraphvizOutputdef 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，不过在编译器外部是调用了 re 正则的，咱们来看看最终生成的图片
能够看到整个代码过程简单了很多，因为外部调用了很多正则外部函数等，然而整体还是十分清晰的
能够说这个神级第三方库，相对是泛滥 Python 爱好者，尤其是刚刚入门 Python 畛域的敌人的福音，当咱们遇到某些不相熟的较为简单的代码块时，无妨应用该库来尝试一下可视化，看看能不能从中暴发灵感呢~
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