Pythonコードの構造を可視化

このチュートリアルでは、現実的なマルチモジュールPythonアプリケーションを知識グラフに変換する、完全にオフラインのGraphifyワークフローを構築します。 私たちはまずGraphifyとサポートするグラフライブラリをインストールし、次に設定、データベース、認証、サービス、API、キャッシュ、モデル、SQLレイヤーを持つ、小さくても接続されたサンプルアプリケーションを生成します。 Graphifyのtree-sitterベースの解析を使用してグラフをローカルで抽出するため、APIキーやLLMバックエンドは必要ありません。 生成されたgraph.jsonをNetworkXにロードした後、ファイルタイプ、関係タイプ、centrality scores、community detection、および重要なシンボル間のshortest pathsを使用して、コードベースの構造を分析します。 また、静的およびインタラクティブな両方の視覚化を作成し、モジュール、クラス、関数、データベースオブジェクトがプロジェクト全体でどのように接続されているかを理解しやすくします。 GraphifyとNetworkXのインストール Copy Code Copied Use a different Browser import subprocess, sys def pip(*pkgs): subprocess.run([sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", *pkgs], check=False) pip("graphifyy[sql]", "pyvis", "networkx", "matplotlib") import os, json, glob, textwrap, warnings import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt warnings.filterwarnings("ignore") このチュートリアルに必要なグラフ解析および視覚化ライブラリとともにGraphifyをインストールします。 グラフ処理用のNetworkXと静的プロット用のMatplotlibを含む、必要なPythonモジュールをインポートします。 また、ノートブックの出力がクリーンで集中した状態を保つために、不要な警告を抑制します。 サンプルコードベースの構築 Copy Code Copied Use a different Browser ROOT = "sample_app" os.makedirs(ROOT, exist_ok=True) FILES = { "config.py": ''' # Central settings object — used everywhere (expect this to be a "god node"). class Settings: def __init__(self): self.db_dsn = "postgresql://localhost/app" self.jwt_secret = "change-me" self.rate_limit = 100 settings = Settings() ''', "database.py": ''' from config import settings class DatabasePo