Cómo crear un visualizador de dependencias de código Python

Riassunto Semplice

Un poderoso Visualizador de Dependencias de Código para Proyectos Python que ayuda a los desarrolladores a entender y optimizar la estructura de su código base a través de representaciones gráficas intuitivas.

Documento dei Requisiti del Prodotto (PRD)

Objetivos:

• Desarrollar una herramienta que analice automáticamente las estructuras de proyectos Python
• Generar visualizaciones claras e interactivas de las dependencias de código
• Proporcionar información para ayudar a los desarrolladores a optimizar su código base

Público objetivo:

• Desarrolladores Python
• Equipos de desarrollo de software
• Revisores de código y arquitectos

Características clave:

1. Importación y análisis de proyectos
2. Generación de gráficos de dependencias interactivos
3. Seguimiento de dependencias a nivel de módulo y función
4. Detección de dependencias circulares
5. Exportación y compartición de visualizaciones
6. Integración con IDEs y sistemas de control de versiones populares

Requisitos de usuario:

• Interfaz intuitiva para importar y analizar proyectos
• Gráficos de dependencias claros, ampliables e interactivos
• Capacidad de filtrar y buscar en grandes códigos base
• Información detallada sobre dependencias específicas al seleccionarlas
• Fácil exportación y compartición de visualizaciones
• Optimización del rendimiento para proyectos grandes

Flussi Utente

1. Importación y análisis de proyectos:

   • El usuario carga o selecciona un proyecto Python
   • El sistema analiza el código base y genera un gráfico de dependencias
   • Se presenta al usuario una visualización interactiva

2. Exploración de dependencias:

   • El usuario navega por el gráfico mediante zoom y panorámica
   • Al hacer clic en los nodos, se revela información detallada sobre los módulos/funciones
   • El usuario puede filtrar las dependencias en función de criterios específicos

3. Optimización y compartición:

   • El sistema resalta los posibles problemas (p. ej., dependencias circulares)
   • El usuario realiza cambios en el código base en función de la información obtenida
   • El usuario exporta la visualización o la comparte con los miembros del equipo

Specifiche Tecniche

• Frontend: React.js con D3.js para las visualizaciones
• Backend: Python (Flask o FastAPI) para el motor de análisis
• Base de datos: PostgreSQL para almacenar los metadatos del proyecto y los resultados del análisis
• Control de versiones: Integración con Git
• APIs: API RESTful para la comunicación entre el frontend y el backend
• Autenticación: Autenticación basada en JWT
• Despliegue: Contenedores Docker para facilitar el despliegue y la escalabilidad

Endpoint API

• POST /api/projects/analyze: Cargar y analizar un nuevo proyecto
• GET /api/projects/{id}: Recuperar los resultados del análisis del proyecto
• GET /api/projects/{id}/dependencies: Obtener los datos de dependencia para la visualización
• POST /api/projects/{id}/export: Exportar los datos de visualización
• GET /api/users/{id}/projects: Listar los proyectos analizados del usuario

Schema del Database

Tablas:

1. Usuarios (id, nombre_de_usuario, correo_electrónico, hash_contraseña)
2. Proyectos (id, id_usuario, nombre, descripción, creado_en, actualizado_en)
3. Módulos (id, id_proyecto, nombre, ruta_archivo)
4. Dependencias (id, id_módulo_origen, id_módulo_destino, tipo)
5. ResultadosAnálisis (id, id_proyecto, datos_resultado, creado_en)

Struttura dei File

Piano di Implementazione

1. Configurar la estructura del proyecto y el control de versiones
2. Implementar el motor de análisis del backend
   • Desarrollar el análisis de código Python y el seguimiento de dependencias
   • Crear endpoints de API para el análisis de proyectos
3. Construir los componentes de visualización del frontend
   • Implementar el renderizado de gráficos con D3.js
   • Crear una interfaz de usuario para la importación y la interacción con proyectos
4. Integrar el frontend y el backend
5. Implementar la autenticación de usuarios y la gestión de proyectos
6. Agregar características avanzadas (detección de dependencias circulares, filtrado)
7. Optimizar el rendimiento para proyectos grandes
8. Implementar la funcionalidad de exportación y compartición
9. Escribir pruebas y realizar control de calidad
10. Crear documentación y guía de usuario
11. Preparar para el despliegue

Strategia di Distribuzione

1. Conteneurizar la aplicación usando Docker
2. Configurar la tubería de CI/CD (p. ej., GitHub Actions, GitLab CI)
3. Desplegar en un proveedor de servicios en la nube (p. ej., AWS, Google Cloud)
4. Utilizar un servicio de base de datos administrado para PostgreSQL
5. Implementar una red de distribución de contenido (CDN) para los activos estáticos
6. Configurar el monitoreo y el registro (p. ej., Prometheus, pila ELK)
7. Configurar el escalado automático para los servicios de backend
8. Implementar copias de seguridad periódicas para la base de datos y los datos de los usuarios
9. Usar HTTPS e implementar las mejores prácticas de seguridad

Motivazione del Design

• Se eligió React.js por su arquitectura basada en componentes y su gran ecosistema
• Se seleccionó D3.js por sus poderosas capacidades de visualización de datos
• El backend de Python aprovecha las bibliotecas existentes para el análisis de código
• PostgreSQL proporciona un almacenamiento sólido para los datos estructurados del proyecto
• Docker garantiza un despliegue coherente en todos los entornos
• La API RESTful permite una expansión futura (p. ej., complementos de IDE, integración con CI)
• La estructura de archivos modular promueve el mantenimiento y la escalabilidad
• El enfoque en la optimización del rendimiento es necesario para manejar grandes códigos base