


Scripts Bash prêts à copier pour visualiser le code Python
Comprendre du code avec un visuel est 10 fois plus facile qu'en le lisant simplement.
Vous voulez savoir comment en créer un rapidement ?
Voici mes 3 meilleurs scripts bash que j'utilise pour visualiser le code python :
Visualiser la structure du code
Vous ne savez jamais quand vous allez rencontrer votre prochain code trop complexe, et sans outil, il est difficile de repérer la complexité du code. Cela peut entraîner une mauvaise lisibilité et des risques de bugs à mesure que le projet évolue.
Mais il existe un moyen simple de le faire avec le graphe de structure de code. Avec pyan3, vous pouvez créer rapidement une dépendance de graphique de votre code, puis utiliser un point pour le restituer sous forme d'image PNG.
pyan3 yourfile.py --dot > code-structure.dot && dot -Tpng code-structure.dot -o code-structure.png
Visualisez le flux de contrôle
Parfois, dans la base de code Python, vous trouverez des sections de code qui ne sont jamais exécutées en raison d'une logique conditionnelle, de boucles ou d'instructions de retour. Ce code redondant ou oublié peut entraîner une base de code désordonnée, une mauvaise maintenabilité et des bugs potentiels.
Avec les graphiques de flux de contrôle, vous pouvez facilement identifier ces chemins de code inaccessibles et morts. Laissez pycfg s'occuper du gros du travail à votre place, en produisant un graphique de flux de contrôle de votre code Python sous forme de fichier SVG.
pycfg yourfile.py > controlflow.svg
Visualiser les dépendances des modules
Lorsque vous travaillez avec des modules Python, un problème qui se pose est celui de la dépendance circulaire : où deux modules ou plus se référencent les uns les autres dans une boucle. Cela entraîne généralement des erreurs d'importation et des problèmes de performances.
Heureusement, avec un graphique de dépendance de module, vous pouvez facilement repérer ces relations problématiques. Et avec l'outil snakefood , vous pouvez facilement en créer un.
sfood yourfile.py | dot -Tpng -o module-dependencies.png
Et c'est tout.
J'espère que ces commandes vous seront utiles lors de la création de visuels pour le code Python.
Commentez ci-dessous quel visuel de code vous semble le plus utile ?
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
