Wie man einen Python-Code-Dependency-Visualizer erstellt

Erstellen Sie ein benutzerfreundliches Tool, das Python-Projekte analysiert und interaktive Visualisierungen von Codeabhängigkeiten generiert. Dieser Visualisierer hilft Entwicklern, komplexe Codebases zu verstehen, potenzielle Probleme zu identifizieren und ihre Projektstruktur für eine bessere Wartbarkeit und Leistung zu optimieren.

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Einfache Zusammenfassung

Ein leistungsfähiger Code-Abhängigkeits-Visualisierer für Python-Projekte, der Entwicklern dabei hilft, die Struktur ihrer Codebasis durch intuitive grafische Darstellungen zu verstehen und zu optimieren.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

Entwickeln Sie ein Tool, das Python-Projektstrukturen automatisch analysiert
Generieren Sie klare, interaktive Visualisierungen von Codeabhängigkeiten
Bieten Sie Einblicke, um Entwicklern bei der Optimierung ihrer Codebasis zu helfen

Zielgruppe:

Python-Entwickler
Software-Entwicklungsteams
Code-Reviewer und -Architekten

Schlüsselmerkmale:

Projektimport und -analyse
Interaktive Abhängigkeitsgrafikgenerierung
Modul- und funktionsbasierte Abhängigkeitsverfolgung
Erkennung von Kreisabhängigkeiten
Export und Freigabe von Visualisierungen
Integration in beliebte IDEs und Versionskontrollsysteme

Benutzeranforderungen:

Intuitive Schnittstelle für Projektimport und -analyse
Klare, zoombare und interaktive Abhängigkeitsgrafiken
Möglichkeit zum Filtern und Suchen in großen Codebases
Detaillierte Informationen zu spezifischen Abhängigkeiten bei Auswahl
Einfacher Export und Freigabe von Visualisierungen
Leistungsoptimierung für große Projekte

Benutzerflüsse

Projektimport und -analyse:
- Benutzer lädt ein Python-Projekt hoch oder wählt es aus
- System analysiert die Codebasis und generiert einen Abhängigkeitsgrafen
- Benutzer wird mit einer interaktiven Visualisierung präsentiert
Abhängigkeiten erkunden:
- Benutzer navigiert durch den Grafen, indem er herein- und herauszoomed
- Durch Klicken auf Knoten werden detaillierte Informationen zu Modulen/Funktionen angezeigt
- Benutzer kann Abhängigkeiten basierend auf bestimmten Kriterien filtern
Optimierung und Freigabe:
- Das System hebt potenzielle Probleme hervor (z.B. Kreisabhängigkeiten)
- Benutzer nimmt Änderungen an der Codebasis basierend auf den Erkenntnissen vor
- Benutzer exportiert die Visualisierung oder teilt sie mit Teammitgliedern

Technische Spezifikationen

Frontend: React.js mit D3.js für Visualisierungen
Backend: Python (Flask oder FastAPI) für Analysemotor
Datenbank: PostgreSQL zum Speichern von Projektmetadaten und Analyseergebnissen
Versionskontrolle: Git-Integration
APIs: RESTful-API für die Kommunikation zwischen Frontend und Backend
Authentifizierung: JWT-basierte Authentifizierung
Bereitstellung: Docker-Container für einfache Bereitstellung und Skalierung

API-Endpunkte

POST /api/projekte/analysieren: Hochladen und Analysieren eines neuen Projekts
GET /api/projekte/{id}: Projektanalyseergebnisse abrufen
GET /api/projekte/{id}/abhängigkeiten: Abhängigkeitsdaten für die Visualisierung abrufen
POST /api/projekte/{id}/export: Visualisierungsdaten exportieren
GET /api/benutzer/{id}/projekte: Liste der analysierten Projekte des Benutzers

Datenbankschema

Tabellen:

Benutzer (id, Benutzername, E-Mail, Passwort_hash)
Projekte (id, Benutzer_id, Name, Beschreibung, erstellt_am, aktualisiert_am)
Module (id, Projekt_id, Name, Dateipfad)
Abhängigkeiten (id, Quellmodul_id, Zielmodul_id, Typ)
AnalyseErgebnisse (id, Projekt_id, Ergebnisdaten, erstellt_am)

Dateistruktur

/src
  /frontend
    /components
    /pages
    /utils
    /styles
  /backend
    /analyse
    /api
    /modelle
    /utils
  /tests
/public
  /assets
/docs
README.md
requirements.txt
Dockerfile
docker-compose.yml

Implementierungsplan

Richten Sie die Projektstruktur und Versionskontrolle ein
Implementieren Sie den Backend-Analysemotor
- Entwickeln Sie Python-Codeparser und Abhängigkeitsverfolgung
- Erstellen Sie API-Endpunkte für die Projektanalyse
Bauen Sie Frontend-Visualisierungskomponenten auf
- Implementieren Sie D3.js-Grafikrendering
- Erstellen Sie eine Benutzeroberfläche für den Projektimport und die Interaktion
Integrieren Sie Frontend und Backend
Implementieren Sie Benutzerauthentifizierung und Projektmanagement
Fügen Sie erweiterte Funktionen hinzu (Erkennung von Kreisabhängigkeiten, Filterung)
Optimieren Sie die Leistung für große Projekte
Implementieren Sie Export- und Freigabefunktionalität
Schreiben Sie Tests und führen Sie QA durch
Erstellen Sie Dokumentation und Benutzerhandbuch
Bereiten Sie die Bereitstellung vor

Bereitstellungsstrategie

Containerisieren Sie die Anwendung mit Docker
Richten Sie eine CI/CD-Pipeline ein (z.B. GitHub Actions, GitLab CI)
Stellen Sie sie bei einem Cloud-Anbieter bereit (z.B. AWS, Google Cloud)
Verwenden Sie einen verwalteten Datenbankdienst für PostgreSQL
Implementieren Sie ein CDN für statische Assets
Richten Sie Überwachung und Protokollierung ein (z.B. Prometheus, ELK-Stack)
Konfigurieren Sie Auto-Skalierung für Backend-Dienste
Implementieren Sie regelmäßige Sicherungen für Datenbank und Benutzerdaten
Verwenden Sie HTTPS und implementieren Sie Sicherheitsbestpraktiken

Designbegründung

React.js wurde für seine komponentenbasierte Architektur und das große Ökosystem ausgewählt
D3.js wurde für seine leistungsfähigen Datenvisualisierungsfähigkeiten ausgewählt
Der Python-Backend nutzt bestehende Bibliotheken für die Codeanalyse
PostgreSQL bietet robuste Speicherung für strukturierte Projektdaten
Docker gewährleistet eine konsistente Bereitstellung über Umgebungen hinweg
Die RESTful-API ermöglicht zukünftige Erweiterungen (z.B. IDE-Plugins, CI-Integration)
Die modulare Dateistruktur fördert die Wartbarkeit und Skalierbarkeit
Der Fokus auf Leistungsoptimierung ist für die Handhabung großer Codebases notwendig