Comment créer un visualiseur de dépendances de code Python

Résumé Simple

Un puissant visualiseur de dépendances de code pour les projets Python qui aide les développeurs à comprendre et à optimiser la structure de leur codebase grâce à des représentations graphiques intuitives.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

• Développer un outil qui analyse automatiquement les structures de projet Python
• Générer des visualisations claires et interactives des dépendances de code
• Fournir des informations pour aider les développeurs à optimiser leur codebase

Public cible :

• Développeurs Python
• Équipes de développement logiciel
• Réviseurs de code et architectes

Principales fonctionnalités :

1. Importation et analyse de projet
2. Génération de graphes de dépendances interactifs
3. Suivi des dépendances au niveau des modules et des fonctions
4. Détection des dépendances circulaires
5. Exportation et partage des visualisations
6. Intégration avec les IDE et les systèmes de contrôle de version populaires

Exigences des utilisateurs :

• Interface intuitive pour l'importation et l'analyse de projet
• Graphes de dépendances clairs, zoomables et interactifs
• Capacité de filtrer et de rechercher dans de grandes codebases
• Informations détaillées sur les dépendances spécifiques lors de la sélection
• Exportation et partage faciles des visualisations
• Optimisation des performances pour les grands projets

Flux Utilisateur

1. Importation et analyse de projet :

   • L'utilisateur télécharge ou sélectionne un projet Python
   • Le système analyse la codebase et génère un graphe de dépendances
   • L'utilisateur est présenté avec une visualisation interactive

2. Exploration des dépendances :

   • L'utilisateur navigue dans le graphe en effectuant des zooms et des panoramiques
   • En cliquant sur les nœuds, des informations détaillées sur les modules/fonctions sont révélées
   • L'utilisateur peut filtrer les dépendances en fonction de critères spécifiques

3. Optimisation et partage :

   • Le système met en évidence les problèmes potentiels (par exemple, les dépendances circulaires)
   • L'utilisateur apporte des modifications à la codebase en fonction des informations obtenues
   • L'utilisateur exporte la visualisation ou la partage avec les membres de l'équipe

Spécifications Techniques

• Frontend : React.js avec D3.js pour les visualisations
• Backend : Python (Flask ou FastAPI) pour le moteur d'analyse
• Base de données : PostgreSQL pour stocker les métadonnées de projet et les résultats d'analyse
• Contrôle de version : intégration Git
• API : API RESTful pour la communication entre le frontend et le backend
• Authentification : authentification basée sur JWT
• Déploiement : conteneurs Docker pour un déploiement et une mise à l'échelle faciles

Points de Terminaison API

• POST /api/projects/analyze : Télécharger et analyser un nouveau projet
• GET /api/projects/{id} : Récupérer les résultats de l'analyse du projet
• GET /api/projects/{id}/dependencies : Obtenir les données de dépendances pour la visualisation
• POST /api/projects/{id}/export : Exporter les données de visualisation
• GET /api/users/{id}/projects : Lister les projets analysés de l'utilisateur

Schéma de Base de Données

Tables :

1. Utilisateurs (id, nom_utilisateur, email, hash_mot_de_passe)
2. Projets (id, id_utilisateur, nom, description, créé_le, mis_à_jour_le)
3. Modules (id, id_projet, nom, chemin_fichier)
4. Dépendances (id, id_module_source, id_module_cible, type)
5. RésultatsAnalyse (id, id_projet, données_résultat, créé_le)

Structure de Fichiers

Plan de Mise en Œuvre

1. Mettre en place la structure du projet et le contrôle de version
2. Implémenter le moteur d'analyse backend
   • Développer l'analyse du code Python et le suivi des dépendances
   • Créer des points de terminaison d'API pour l'analyse de projet
3. Construire les composants de visualisation frontend
   • Mettre en œuvre le rendu du graphe D3.js
   • Créer une interface utilisateur pour l'importation et l'interaction des projets
4. Intégrer le frontend et le backend
5. Mettre en œuvre l'authentification des utilisateurs et la gestion des projets
6. Ajouter des fonctionnalités avancées (détection des dépendances circulaires, filtrage)
7. Optimiser les performances pour les grands projets
8. Mettre en œuvre l'exportation et le partage
9. Rédiger des tests et effectuer des tests de qualité
10. Créer la documentation et le guide de l'utilisateur
11. Se préparer au déploiement

Stratégie de Déploiement

1. Conteneuriser l'application à l'aide de Docker
2. Mettre en place un pipeline CI/CD (par exemple, GitHub Actions, GitLab CI)
3. Déployer sur un fournisseur de cloud (par exemple, AWS, Google Cloud)
4. Utiliser un service de base de données géré pour PostgreSQL
5. Mettre en place un CDN pour les ressources statiques
6. Mettre en place la surveillance et la journalisation (par exemple, Prometheus, la pile ELK)
7. Configurer la mise à l'échelle automatique pour les services backend
8. Mettre en œuvre des sauvegardes régulières pour la base de données et les données utilisateur
9. Utiliser HTTPS et mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité

Justification de la Conception

• React.js choisi pour son architecture à base de composants et son vaste écosystème
• D3.js sélectionné pour ses puissantes capacités de visualisation des données
• Le backend Python tire parti des bibliothèques existantes pour l'analyse du code
• PostgreSQL fournit un stockage robuste pour les données de projet structurées
• Docker assure un déploiement cohérent dans tous les environnements
• L'API RESTful permet une expansion future (par exemple, plugins d'IDE, intégration CI)
• La structure de fichiers modulaire favorise la maintenabilité et l'évolutivité
• L'accent mis sur l'optimisation des performances est nécessaire pour gérer les grandes codebases