Python 流程图 — 一键转化代码为流程图

Graphviz是一个可以对图进行自动布局的绘图工具,由贝尔实验室开源。我们在上次 Python 快速绘制画出漂亮的系统架构图 提到的diagrams,其内部的编排逻辑就用到了这个开源工具包。

而今天我们要介绍的项目,就是基于Python和Graphviz开发的,能将源代码转化为流程图的工具:pycallgraph

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),准备开始输入命令安装依赖。

当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块,多舒服的一件事啊:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

输入以下命令安装 pycallgraph 模块。

pip install pycallgraph

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。除此之外,你还需要安装graphviz

macOS用户请使用brew安装:

brew install graphviz

windows用户请点击链接:graphviz-2.38.msi 下载安装,安装完成后需要将其写入到环境变量中:

2.生成流程图

该模块有两种调用方式,一种是在代码里通过上下文调用:

from pycallgraph import PyCallGraph
from pycallgraph.output import GraphvizOutput

with PyCallGraph(output=GraphvizOutput()):
    # 需要绘制流程图的代码,可以是函数
    # ... ...

比如说,绘制一下咱上回的《Python 我的世界》源代码的流程图:

# ...省略大部分代码...
if __name__ == '__main__':
    from pycallgraph import PyCallGraph
    from pycallgraph.output import GraphvizOutput

    with PyCallGraph(output=GraphvizOutput()):
        main()

在运行该Python文件后,会在当前文件夹下产生一个pycallgraph.png的文件,这个就是该代码的流程图:

还有一种是使用命令的方式调用,这个方式必须使用bash才能运行,macOS用户可以忽视这个问题,但如果你是windows用户,请通过以下方式打开bash(以VS Code为例):

然后通过Ctrl + shift + ` 打开一个新的终端,即可看到以bash启动的命令行。

通过输入以下命令生成流程图:

pycallgraph graphviz -- ./你需要生成流程图的.py文件

完成后会在当前文件夹下生成一个pycallgraph.png的文件,这个就是这份代码的流程图。

通过这个方法,你可以清晰地看到这份源代码里面的调用逻辑和其每个模块的运行时间,是一个很方便的小工具,非常适合初学者学习他人的开源模块。大家有需要研究的代码可以用这个工具试一试,说不定有意外的收获呢。

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢我们今天的Python 实战教程,请持续关注我们,如果对你有帮助,麻烦在下面点一个赞/在看哦,有任何问题都可以在下方留言区留言,我们都会耐心解答的!


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原文来自Python实用宝典:Python 流程图 — 一键转化代码为流程图

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Python 中生成流程图,通常可以通过 `graphviz` 或 `matplotlib` 等库来实现。其中最常用的是 `graphviz`,它能够通过 DOT 语言描述图形,并生成可视化流程图。 下面是一个使用 `graphviz` 创建流程图的示例: ### 示例:Python 使用 graphviz 生成流程图 ```python from graphviz import Digraph # 创建一个有向图对象,comment 是图的注释(可选) dot = Digraph(comment='这是一个流程图示例') # 添加节点(node),第一个参数是节点ID,第二个是显示文本 dot.node('A', '开始') dot.node('B', '步骤1') dot.node('C', '步骤2') dot.node('D', '判断条件') dot.node('E', '步骤3') dot.node('F', '结束') # 添加边(edges)连接节点 dot.edge('A', 'B') dot.edge('B', 'C') dot.edge('C', 'D') dot.edge('D', 'E', label='是') # 可以添加标签 dot.edge('D', 'F', label='否') # 生成并保存图像文件(默认格式为 .pdf,也可以指定 format='png') dot.render('flowchart_output', format='png', view=True) print("流程图已生成!") ``` ### 解释: - `Digraph()`:创建一个有向图对象。 - `.node()`:添加一个节点,第一个参数是节点的唯一标识符(ID),第二个是节点上显示的文字。 - `.edge()`:添加一条从一个节点到另一个节点的箭头线。可以使用 `label` 参数给连线加上文字说明。 - `.render()`:渲染图形并保存成文件。`format='png'` 表示输出 PNG 格式,`view=True` 表示自动生成后自动打开查看器。 运行这段代码后,会在当前目录下生成名为 `flowchart_output.png` 的流程图图片并自动打开查看。 --- ### 扩展功能建议: - 支持中文节点:需要设置字体支持中文,例如 `fontname="SimHei"` 并确保系统中有这个字体。 - 自动从代码逻辑生成流程图:将函数调用结构解析为流程图。 - 集成到 Jupyter Notebook 中直接展示图形。 ---
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