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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.

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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:

  1. Análise de código automática
  2. Geração de gráfico de dependências interativo
  3. Visualização de relacionamento entre módulos
  4. Detecção de dependências circulares
  5. Funcionalidade de exportação para gráficos e relatórios
  6. 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

  1. 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
  2. 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
  3. 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

  1. Configurar a estrutura do projeto e o controle de versão
  2. Implementar o mecanismo de análise de código de backend
  3. Desenvolver endpoints de API para gerenciamento e análise de projetos
  4. Criar frontend para o upload e gerenciamento de projetos
  5. Implementar a visualização interativa do gráfico de dependências
  6. Adicionar recursos para exploração e personalização do gráfico
  7. Desenvolver a funcionalidade de exportação
  8. Implementar autenticação de usuário e gerenciamento de contas
  9. Adicionar o recurso de sugestões de otimização
  10. Criar plug-ins de IDE para integração perfeita
  11. Realizar testes abrangentes e corrigir bugs
  12. Otimizar o desempenho e a escalabilidade
  13. Preparar a documentação e os guias do usuário
  14. Implantar no ambiente de produção

Strategia di Distribuzione

  1. Configurar o pipeline de CI/CD usando GitHub Actions ou GitLab CI
  2. Implantar o backend em um provedor de nuvem (por exemplo, AWS, Google Cloud ou DigitalOcean)
  3. Usar containerização (Docker) para implantações consistentes
  4. Implementar escalabilidade automática para lidar com cargas variáveis
  5. Configurar monitoramento e registro (por exemplo, Prometheus, Grafana, ELK stack)
  6. Usar uma CDN para servir ativos estáticos e melhorar o desempenho global
  7. Implementar backups regulares para o banco de dados e os dados do usuário
  8. 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.