Supposons que vous souhaitiez jeter un coup d'œil rapide aux dépendances d'un package python. Ici, nous expliquerons comment visualiser avec graphviz. Je l'ai confirmé sur Ubuntu 15.10, mais peut-être que cela peut également être fait sous Windows.
Hypothèse: On suppose que Anaconda est installé.
L'installation de graphviz est la suivante. Installez graphviz lui-même avec conda et wrapper avec pip. J'avais également besoin d'une bibliothèque appelée libltdl7.
bash
conda install -y graphviz
pip install graphviz
apt-get install -y libltdl7
Utilisez pipdeptree pour les dépendances de package. L'installation est la suivante.
bash
pip install pipdeptree
Vous pouvez créer python-dep.png comme suit. Ils sont alignés pour que vous puissiez les installer par la gauche.
python
import graphviz
from subprocess import run, DEVNULL, PIPE
ss = run(['pipdeptree'], stdout=DEVNULL, stderr=PIPE,
universal_newlines=True).stderr.rstrip().split('\n')
ss = [s[2:].lower().split()[:3] for s in ss if s[0] in ' *']
g = graphviz.Digraph(format='png', filename='python-dep', engine='dot')
g.edges([(s[2], s[0][:s[0].index('=')]) for s in ss])
g.attr('graph', rankdir='LR')
g.render()
La série ci-dessus de docker (Dockerfile blob / master / Dockerfile)) est préparé. Vous pouvez créer python-dep.png comme suit.
bash
docker run -it --rm -v $PWD:/tmp -w /tmp \
tsutomu7/python-dep python /root/python-dep.py
référence Résumé de la façon de dessiner des graphiques en graphviz et en langage à points Gestion facile des packages Python avec les outils liés à pip J'ai essayé de représenter graphiquement les packages installés en Python ... Je l'ai trouvé après avoir écrit l'article.
c'est tout
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