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！