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這篇文章主要介紹Python中實時可視化工具包怎么用,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
Python中的日志模塊可用于跟蹤代碼的事件,并可用于確定代碼崩潰的原因。有效地使用記錄器還可以跟蹤代碼片段的時間復雜度。日志記錄可能很有用,但它技術性太強,需要適當?shù)膶崿F(xiàn)。在本文中,我們將討論3個這樣的開源的Python庫,它們可以幫助開發(fā)人員在幾行代碼中可視化程序的執(zhí)行。
Pyheat 是一個開源的 Python 庫,幫助開發(fā)人員獲得代碼執(zhí)行的逐行時間分布。Pyheat不是以表格格式顯示,而是用熱圖表示運行每行代碼所需的時間。
Pyheat 可以使用從 PyPl 安裝
pip install py-heat
引入包
from pyheat import PyHeat
用法
Pyheat可用于為Python模塊的每行代碼生成時間編號的熱圖。將Python文件的路徑作為參數(shù)傳遞給PyHeat函數(shù)。
ph = PyHeat('merge_sort.py') ph.create_heatmap() ph.show_heatmap()
上面提到的代碼生成了一個熱圖,表示 在merge_sort.py 模塊中運行每一行代碼所需的時間(秒)。
從上面的熱圖來看,雖然第17行中的循環(huán)需要花費大部分時間(7秒)來執(zhí)行。熱圖有助于開發(fā)人員識別花費大量時間執(zhí)行的代碼片段,這些代碼片段可能會進一步優(yōu)化。
更多詳情:
https://github.com/csurfer/pyheat
Heartrate 是一個開源的 Python 庫,提供 Python 程序執(zhí)行的實時可視化。它提供了一行一行的執(zhí)行可視化,每個行的執(zhí)行次數(shù)由數(shù)字決定。它在瀏覽器的單獨窗口中顯示代碼的執(zhí)行情況。
Heartrate 可以通過以下方式從PyPl安裝:
pip install heartrate
用法
導入包(import heartrate)后,請使用heartrate.trace(browser=True)函數(shù),該函數(shù)將打開一個瀏覽器窗口,顯示調(diào)用trace()的文件的可視化效果。
在執(zhí)行代碼時,瀏覽器中會彈出一個窗口,如果現(xiàn)在你可以按照 http://localhost:9999 觀察執(zhí)行的輸出可視化。
每行最左邊的數(shù)字表示執(zhí)行特定行的次數(shù)。條形圖顯示了最近被點擊的線條-較長的條形圖表示點擊次數(shù)較多,較淺的顏色表示點擊次數(shù)較多。它還顯示了一個活動堆棧跟蹤。
更多詳情:
https://github.com/alexmojaki/heartrate
Snoop 是另一個可以用作調(diào)試工具的包。Snoop 幫助你識別局部變量的值并跟蹤程序的執(zhí)行。Snoop 主要用作一種調(diào)試工具,用于找出 Python 代碼為什么沒有執(zhí)行你認為應該執(zhí)行的操作。
所有這一切都是可能的,只需在你想要跟蹤的函數(shù)之前使用 snoop 裝飾器。
可以使用以下方法從 PyPl 安裝 Snoop 庫:
pip install snoop
用法
以上是“Python中實時可視化工具包怎么用”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!希望分享的內(nèi)容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道!
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