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使用开源可视化工具来理解你的 Python 代码

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](/data/attachment/album/202011/13/225708ar0qp1zh6qxiyh09.png "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](/data/attachment/album/202011/13/225755ccitzrirru8n7ect.png "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](/data/attachment/album/202011/13/225756i4nzednx7en17117.png "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](/data/attachment/album/202011/13/225818bmmamppcsac0piv9.png "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(<your_script.py> 是你脚本的名称):

viztracer <your_script.py>

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 <your_script.py>

记录函数参数和返回值:

viztracer --log_function_args --log_return_value <your_script.py>

记录与某个正则表达式匹配的任意变量:

# log variables starts with a
viztracer --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。

via: https://opensource.com/article/20/11/python-code-viztracer

作者:Tian Gao 选题:lujun9972 译者:xiao-song-123 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出


本文转载来自 Linux 中国: https://github.com/Linux-CN/archive

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