Schlangenfutter Python-Abhängigkeitsdiagramme
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Python-Bibliothek Python Grafiken Abhängigkeit Abhängigkeitsgrafiken.

Schlangenfutter Beschreibung

Python-Abhängigkeitsdiagramme. SnakeFood ist eine Python-Bibliothek, um Abhängigkeitsdiagramme vom Python-Code zu erzeugen. Dieses Abhängigkeits-Tracker-Paket hat ein paar Unterscheidungsmerkmale: * Es verwendet das AST, um die Python-Dateien zu analysieren. Dies ist sehr zuverlässig, es läuft immer. * Es wird kein Modul geladen. Das Laden von Modulen zur Ausfaltung von Abhängigkeiten ist fast immer ein Problem, da viele Codebasen den Initialisierungscode im globalen Namespace ausführen, der oft zusätzliches Setup erfordert. Snakefood ist garantiert, dass dieses Problem nicht garantiert ist (es läuft nur, egal was ist). * Es funktioniert auf einem Satz von Dateien, dh Sie müssen kein einzelnen Skript angeben, Sie können ein Verzeichnis (Paket oder sonst) oder a auswählen Satz von Dateien. Es findet alle Python-Dateien rekursiv automatisch. * Automatische / keine Konfiguration: Ihr PythonPath wird automatisch angepasst, um die erforderlichen Paketwurzeln aufzunehmen. Es stellt sich heraus, dass die Pfade aus den als Input angegebenen Dateien / Verzeichnisse erforderlich sind. Sie sollten nichts einrichten müssen. * Es muss nicht automatisch "folgen" Abhängigkeiten zwischen den Modulen, d. H. Standardmäßig ist es nur in der Ansicht der Dateien und Verzeichnisse, die Sie auf der Befehlszeile und ihrer unmittelbaren Abhängigkeit angeben. Es hat auch eine Option, automatisch nur die Abhängigkeiten in den Paketen der von Ihnen angegebenen Dateien hinzuzufügen. * Es folgt der UNIX-Philosophie von kleinen Programmen, die eine Sache gut machen: Es besteht aus einigen einfachen Programmen, deren Ausgänge Sie über Rohre kombinieren. Die Diagroring-Abhängigkeiten erfordert immer, dass der Benutzer die Dateinamen filtern und aufcluste, sodass dies angemessen ist. Sie können es mit Ihren Lieblings-Tools, Grep-, Sed usw. mit den Abhängigkeitspaketen zusammenfassen unmöglich, immer das Richtige zu tun). Dieses Skript zielt darauf ab, 39% der Zeit richtig zu sein, und wir glauben, dass er den Kompromissen mit 99% für 99% der Anwendungen gut genug ist. Ich beabsichtige vollständig, dass dieses Programm an allen Codebasen funktioniert. Es wurde auf einer Reihe beliebter Open-Source-Codes getestet (siehe Testverzeichnis) .Tools enthalten1. Sfood: Erstellen eines Satzes von Eingabedateien oder Root-Verzeichnissen, generieren Sie eine Liste von Abhängigkeiten zwischen den Dateien; 2. SFOd-Graph: Lesen Sie eine Liste der Abhängigkeiten und erstellen Sie eine Graphviz-Dot-Datei. (Diese Datei kann über das Graphviz-Punkt-Tool ausgeführt werden, um eine angesehene / druckbare PDF-Datei zu erzeugen); 3. SFOOD-Cluster: Lesen Sie eine Liste der Abhängigkeiten, eine Liste von Dateiclustern und geben eine Liste vereinfachter (gruppierter) Abhängigkeiten aus. SFOOD-Checker: Analysieren Sie den Quellcode mit dem AST und listen nicht verwendete oder redundante Importe .5. SFOOD-Imports: Finden und listen Sie Import-Anweisungen in Python-Dateien, unabhängig davon, ob sie importiert werden können oder nicht. Anforderungen: · Python

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