Como criar um visualizador dinâmico de dependências de código Python
Crie uma ferramenta inovadora que analisa automaticamente projetos Python e gera visualizações interativas das dependências de código. Este visualizador ajudará os desenvolvedores a entender códigos-fonte complexos, identificar possíveis problemas e otimizar a estrutura de seus projetos para uma melhor manutenção e desempenho.
Learn2Vibe AI
Online
What do you want to build?
Riassunto Semplice
Um poderoso Visualizador de Dependências de Código para Projetos Python que ajuda os desenvolvedores a entender e otimizar a estrutura de seu código-fonte com representações gráficas intuitivas.
Documento dei Requisiti del Prodotto (PRD)
Objetivos:
- Desenvolver uma ferramenta de fácil uso para visualizar as dependências de código Python
- Fornecer insights claros sobre a estrutura do projeto e os relacionamentos entre os módulos
- Permitir que os desenvolvedores otimizem seu código-fonte e melhorem a manutenibilidade
Público-alvo:
- Desenvolvedores Python
- Equipes de engenharia de software
- Revisores de código e gerentes de projeto
Recursos-chave:
- Análise de código automática
- Geração de gráfico de dependências interativo
- Visualização de relacionamento entre módulos
- Detecção de dependências circulares
- Funcionalidade de exportação para gráficos e relatórios
- Integração com IDEs e sistemas de controle de versão populares
Requisitos do usuário:
- Interface de fácil uso para carregar ou vincular projetos Python
- Visualizações interativas e claras das dependências de código
- Capacidade de zoom, panorâmica e exploração do gráfico de dependências
- Informações detalhadas sobre módulos específicos e seus relacionamentos
- Opções para personalizar a aparência e o layout da visualização
- Capacidades de exportação para compartilhamento e documentação
Flussi Utente
-
Análise de Projeto:
- O usuário carrega o projeto Python ou fornece o link do repositório
- O sistema analisa o código e gera o gráfico de dependências
- O usuário visualiza a representação interativa e explora as dependências
-
Fluxo de Otimização:
- O usuário identifica possíveis problemas (por exemplo, dependências circulares)
- O sistema fornece sugestões para melhorar a estrutura do código
- O usuário faz alterações e executa a análise novamente para verificar melhorias
-
Colaboração e Compartilhamento:
- O usuário personaliza a aparência da visualização
- O usuário exporta o gráfico como imagem ou HTML interativo
- O usuário compartilha a visualização com membros da equipe ou a inclui na documentação
Specifiche Tecniche
- Frontend: React com D3.js para visualizações interativas
- Backend: Python (Flask ou FastAPI) para análise de código e API
- Banco de dados: PostgreSQL para armazenar metadados de projetos e resultados de análise
- Controle de versão: Integração com Git para analisar repositórios diretamente
- Autenticação: Autenticação baseada em JWT para contas de usuário
- APIs: API do GitHub para acesso a repositórios, APIs de plug-in de IDE para integração
Endpoint API
- POST /api/projects: Carregar ou vincular um projeto Python para análise
- GET /api/projects/{id}: Recuperar os resultados da análise do projeto
- GET /api/projects/{id}/graph: Obter os dados do gráfico de dependências
- POST /api/projects/{id}/export: Gerar uma visualização exportável
- GET /api/suggestions/{id}: Obter sugestões de otimização para um projeto
Schema del Database
- Usuários: id, nome_de_usuário, email, hash_da_senha, criado_em
- Projetos: id, id_do_usuário, nome, url_do_repositório, último_analisado, status
- ResultadosDeAnálise: id, id_do_projeto, dados_do_gráfico, metadados, criado_em
- Módulos: id, id_do_projeto, nome, caminho_do_arquivo
- Dependências: id, id_do_módulo_de_origem, id_do_módulo_de_destino, tipo
Struttura dei File
/src
/frontend
/components
/pages
/styles
/utils
/backend
/api
/analysis
/models
/utils
/tests
/public
/assets
README.md
requirements.txt
package.json
Piano di Implementazione
- Configurar a estrutura do projeto e o controle de versão
- Implementar o mecanismo de análise de código de backend
- Desenvolver endpoints de API para gerenciamento e análise de projetos
- Criar frontend para o upload e gerenciamento de projetos
- Implementar a visualização interativa do gráfico de dependências
- Adicionar recursos para exploração e personalização do gráfico
- Desenvolver a funcionalidade de exportação
- Implementar autenticação de usuário e gerenciamento de contas
- Adicionar o recurso de sugestões de otimização
- Criar plug-ins de IDE para integração perfeita
- Realizar testes abrangentes e corrigir bugs
- Otimizar o desempenho e a escalabilidade
- Preparar a documentação e os guias do usuário
- Implantar no ambiente de produção
Strategia di Distribuzione
- Configurar o pipeline de CI/CD usando GitHub Actions ou GitLab CI
- Implantar o backend em um provedor de nuvem (por exemplo, AWS, Google Cloud ou DigitalOcean)
- Usar containerização (Docker) para implantações consistentes
- Implementar escalabilidade automática para lidar com cargas variáveis
- Configurar monitoramento e registro (por exemplo, Prometheus, Grafana, ELK stack)
- Usar uma CDN para servir ativos estáticos e melhorar o desempenho global
- Implementar backups regulares para o banco de dados e os dados do usuário
- Configurar um ambiente de teste antes da implantação de produção
Motivazione del Design
O projeto usa React para um frontend responsivo e interativo, aproveitando o D3.js para visualizações poderosas. O Python é escolhido para o backend devido à sua força na análise de código e seu ajuste natural ao propósito do projeto. A arquitetura modular permite uma expansão e manutenção fáceis. O PostgreSQL fornece um armazenamento de dados robusto para relacionamentos complexos entre módulos. A estratégia de implantação se concentra na escalabilidade e confiabilidade, garantindo que a ferramenta possa lidar com projetos de vários tamanhos e complexidades.