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这篇文章主要介绍“怎么使用开源可视化工具来理解Python代码”,在日常操作中,相信很多人在怎么使用开源可视化工具来理解Python代码问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”怎么使用开源可视化工具来理解Python代码”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
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VizTracer 工具可以可视化并跟踪 Python 代码,让你可以更深入地了解其工作原理。
随着 Python 项目变得越来越大、越复杂,理解起它来就变得充满挑战性。即使是你自己独自编写了整个项目,也不可能完全知道项目是如何工作的。为了能更好的理解你的代码,调试和分析代码变得至关重要。
VizTracer 是一个这样的工具,它通过跟踪和可视化 Python 代码的执行过程,来帮助你对代码的理解。无需对源代码进行任何更改,VizTracer 即可记录函数的入口 / 出口,函数参数 / 返回值以及任意变量,然后通过 Trace-Viewer 使用直观的谷歌前端界面来显示数据。
下面是一个运行蒙特卡洛树搜索的例子:
Monte Carlo tree search visualization
每个函数都在时间线上以堆栈的形式记录和可视化,这样你就可以看到在运行程序时发生了什么。你可以放大查看任意特定点的详细信息:
Zooming in on VizTracer visualization
VizTracer 还可以自动记录函数参数和返回值。你可以单击函数条目并查看详细信息:
Viewing VizTracer details
或者你可以创建一个全新的信号,并用它来记录变量。例如,这显示了执行梯度下降时的成本值:
VizTracer gradient descent
与其他设置复杂的工具相比,VizTracer 使用起来非常简单,并且没有任何依赖关系。你可以从 pip 安装它:
pip install viztracer
你也可以通过输入来跟踪你的程序(
是你脚本的名称):
viztracer
VizTracer 将在你的工作目录中生成一个 HTML 报告,你可以在 Chrome 浏览器中打开它。
VizTracer 还提供了其他高级功能,比如过滤器功能,你可以使用它过滤掉不想跟踪的函数,获得更清晰的报告。例如,要仅包含文件中的函数,你需要:
viztracer include_files ./ --run
记录函数参数和返回值:
viztracer --log_function_args --log_return_value
记录与某个正则表达式匹配的任意变量:
# log variables starts with aviztracer --log_var a.* --run <your_script.py>
你可以通过对源代码进行较小的修改来获得其他功能,例如自定义事件来记录数值和对象。
VizTracer 还包括一个虚拟调试器(vdb),它可以调试 VizTracer 的日志文件。可以用 vdb 调试你运行中的代码(与 pdb 非常相似)以便你了解代码流。有用的是,它还支持时间回溯,因为它知道发生的一切。
与一些原型不同,VizTracer 使用纯 C 语言实现其核心,这将极大地减少开销,使其达到类似于 cProfile 的水平。
VizTracer 是开源的,在 Apache 2.0 许可下发布,支持所有常见的操作系统平台(Linux、macOS 和 Windows)。你可以在 GitHub 上了解关于它的更多特性并访问源代码。
到此,关于“怎么使用开源可视化工具来理解Python代码”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!