Python 코드를 시각화하기 위해 쉽게 복사할 수 있는 Bash 스크립트
단순히 읽는 것보다 시각적으로 코드를 이해하는 것이 10배 더 쉽습니다.
빠르게 만드는 방법을 알고 싶으십니까?
다음은 Python 코드를 시각화하는 데 사용하는 최고의 bash 스크립트 3개입니다.
코드 구조 시각화
다음 번에 지나치게 복잡한 코드를 언제 접하게 될지 알 수 없으며, 도구 없이는 코드 복잡성을 파악하기 어렵습니다. 이로 인해 프로젝트 규모가 커짐에 따라 가독성이 떨어지고 버그가 발생할 위험이 발생할 수 있습니다.
하지만 코드 구조 그래프를 사용하면 이를 쉽게 수행할 수 있는 방법이 있습니다. pyan3을 사용하면 코드 그래프의 종속성을 신속하게 생성한 다음 점을 사용하여 PNG 이미지로 렌더링할 수 있습니다.
pyan3 yourfile.py --dot > code-structure.dot && dot -Tpng code-structure.dot -o code-structure.png
제어 흐름 시각화
때때로 Python 코드베이스에서 조건부 논리, 루프 또는 반환 문으로 인해 실행되지 않는 코드 섹션을 찾을 수 있습니다. 이러한 중복되거나 잊혀진 코드는 지저분한 코드베이스, 낮은 유지관리성 및 잠재적인 버그로 이어질 수 있습니다.
제어 흐름 그래프를 사용하면 도달할 수 없는 데드 코드 경로를 쉽게 식별할 수 있습니다. Python 코드의 제어 흐름 그래프를 SVG 파일로 출력하여 어려운 작업은 pycfg가 처리해 드립니다.
pycfg yourfile.py > controlflow.svg
모듈 종속성 시각화
Python 모듈을 사용하는 동안 발생하는 문제 중 하나는 순환 종속성입니다. 즉, 두 개 이상의 모듈이 루프에서 서로 참조하는 경우입니다. 이는 일반적으로 가져오기 오류 및 성능 문제로 이어집니다.
다행히도 모듈 종속성 그래프를 사용하면 이러한 문제가 있는 관계를 쉽게 찾아낼 수 있습니다. 그리고 snakefood 도구를 사용하면 쉽게 만들 수 있습니다.
sfood yourfile.py | dot -Tpng -o module-dependencies.png
그게 다입니다.
Python 코드용 시각적 개체를 만드는 동안 이 명령이 유용하길 바랍니다.
그리고 어떤 코드가 가장 도움이 되었는지 아래에 댓글로 남겨주세요.
위 내용은 Python 코드를 시각화하기 위해 쉽게 복사할 수 있는 Bash 스크립트의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
