Como construir um visualizador de dependência de código Python

Crie uma ferramenta amigável que analisa projetos Python e gera visualizações interativas de dependências de código. Este visualizador ajudará os desenvolvedores a entender codebases complexas, identificar problemas potenciais e otimizar a estrutura do projeto para uma melhor manutenção e desempenho.

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Resumo Simples

Um poderoso Visualizador de Dependências de Código para Projetos Python que ajuda os desenvolvedores a entender e otimizar a estrutura de seu codebase por meio de representações gráficas intuitivas.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

Desenvolver uma ferramenta que analise automaticamente as estruturas de projetos Python
Gerar visualizações claras e interativas de dependências de código
Fornecer insights para ajudar os desenvolvedores a otimizar seu codebase

Público-alvo:

Desenvolvedores Python
Equipes de desenvolvimento de software
Revisores de código e arquitetos

Principais recursos:

Importação e análise de projetos
Geração de gráfico de dependência interativo
Rastreamento de dependência em nível de módulo e função
Detecção de dependência circular
Exportação e compartilhamento de visualizações
Integração com IDEs populares e sistemas de controle de versão

Requisitos do usuário:

Interface intuitiva para importação e análise de projetos
Gráficos de dependência claros, com capacidade de zoom e interativos
Capacidade de filtrar e pesquisar em grandes codebases
Informações detalhadas sobre dependências específicas quando selecionadas
Exportação e compartilhamento fáceis de visualizações
Otimização de desempenho para grandes projetos

Fluxos de Usuário

Importação e Análise de Projeto:
- O usuário faz o upload ou seleciona um projeto Python
- O sistema analisa o codebase e gera um gráfico de dependência
- O usuário é apresentado a uma visualização interativa
Explorando Dependências:
- O usuário navega no gráfico com zoom e panorâmica
- Clicar nos nós revela informações detalhadas sobre módulos/funções
- O usuário pode filtrar dependências com base em critérios específicos
Otimização e Compartilhamento:
- O sistema destaca possíveis problemas (por exemplo, dependências circulares)
- O usuário faz alterações no codebase com base nos insights
- O usuário exporta a visualização ou a compartilha com membros da equipe

Especificações Técnicas

Frontend: React.js com D3.js para visualizações
Backend: Python (Flask ou FastAPI) para o mecanismo de análise
Banco de dados: PostgreSQL para armazenar metadados de projeto e resultados de análise
Controle de versão: integração com Git
APIs: API RESTful para comunicação entre frontend e backend
Autenticação: autenticação baseada em JWT
Implantação: contêineres Docker para implantação e escalabilidade fáceis

Endpoints da API

POST /api/projects/analyze: Fazer o upload e analisar um novo projeto
GET /api/projects/{id}: Recuperar resultados da análise do projeto
GET /api/projects/{id}/dependencies: Obter dados de dependência para visualização
POST /api/projects/{id}/export: Exportar dados de visualização
GET /api/users/{id}/projects: Listar projetos analisados pelo usuário

Esquema do Banco de Dados

Tabelas:

Usuários (id, nome_de_usuário, email, hash_de_senha)
Projetos (id, id_de_usuário, nome, descrição, criado_em, atualizado_em)
Módulos (id, id_de_projeto, nome, caminho_do_arquivo)
Dependências (id, id_de_módulo_origem, id_de_módulo_destino, tipo)
ResultadosDeAnálise (id, id_de_projeto, dados_de_resultado, criado_em)

Estrutura de Arquivos

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

Plano de Implementação

Configurar a estrutura do projeto e o controle de versão
Implementar o mecanismo de análise backend
- Desenvolver o rastreamento de dependência e análise de código Python
- Criar endpoints de API para análise de projetos
Construir componentes de visualização frontend
- Implementar renderização de gráficos D3.js
- Criar interface do usuário para importação e interação de projetos
Integrar frontend e backend
Implementar autenticação de usuário e gerenciamento de projetos
Adicionar recursos avançados (detecção de dependência circular, filtragem)
Otimizar o desempenho para grandes projetos
Implementar funcionalidade de exportação e compartilhamento
Escrever testes e realizar controle de qualidade
Criar documentação e guia do usuário
Preparar para a implantação

Estratégia de Implantação

Containerizar a aplicação usando Docker
Configurar o pipeline de CI/CD (por exemplo, GitHub Actions, GitLab CI)
Implantar em um provedor de nuvem (por exemplo, AWS, Google Cloud)
Usar serviço de banco de dados gerenciado para o PostgreSQL
Implementar CDN para ativos estáticos
Configurar monitoramento e registro (por exemplo, Prometheus, pilha ELK)
Configurar escalonamento automático para serviços backend
Implementar backups regulares para o banco de dados e dados do usuário
Usar HTTPS e implementar melhores práticas de segurança

Justificativa do Design

React.js escolhido por sua arquitetura baseada em componentes e grande ecossistema
D3.js selecionado por suas poderosas capacidades de visualização de dados
Backend em Python aproveita as bibliotecas existentes para análise de código
PostgreSQL fornece armazenamento robusto para dados estruturados de projetos
Docker garante implantação consistente em diferentes ambientes
API RESTful permite expansão futura (por exemplo, plug-ins de IDE, integração CI)
Estrutura de arquivo modular promove manutenção e escalabilidade
Foco na otimização de desempenho necessária para lidar com grandes codebases