由于要重构项目的部分代码,要整理好主要的函数调用关系,不想自己看代码慢慢画出结构,想找出一种通用的,节省人力的方法得出函数间的调用关系图,于是发现以下几个工具.(内网没装好graphviz,还没真正用上) 主要分下面三个模块了解一下python中如何生成函数关系调用图: 1.graphviz(Graph Visualization Software-图形可视化软件) 2.pycallgraph(创建python的可视化图形) 3.objgraph(查看python对象图) 1.graphviz

一.安装过程   1.CodeViz的安装 0).确认你已经安装Graphviz[ http://www.graphviz.org/] 1).下载CodeViz.[ http://www.csn.ul.ie/~mel/projects/codeviz/] 具体过程如下: 比如:我下载的是最新的一个版本:codeviz-1.0.11.tar.gz 下面的${CODEVIZ}指的是该文件解压后的目录. a).tar xzvf codeviz-1.0.11.tar.gz b).cd ${CODEVIZ

转自----hequn8128 在阅读代码量比较多的项目时,类的继承树和函数调用图能够直观地向我们显示类之间或者函数之间的各种关系,方便我们了解程序的整体框架,很多时候可以起到事半功倍的作用.这里尝试了用doxygen+graphviz生成工程中的类继承树和函数调用图的方法,总体来说操作比较方便.网上还有其他一些方法,比如eclipse插件还有Rational Software Rrchitect,对于eclipse插件,功能比较有限,而Rational Software Rrchitect软件

install calltree: download from http://linux.softpedia.com/progDownload/calltree-Download-971.html for linux, Check READ.linux to compile and install, very simple!!! then copy calltree/OBJ/i686-linux-cc/calltree to /usr/bin granphviz: i used "sudo yu

http://www.prevanders.net/dwarf.html redhat 5.4 tar -zxvf libdwarf-20140519.tar.gz [root@localhost dwarf-20140519]# pwd/root/dwarf-20140519 cd libdwarf ./configure --enable-shared make cp  libdwarf.so /usr/local/lib/ cp *.h /usr/include/libdwarf/ yum

使用gprof2dot和graphivz生成程序运行调用图 gprof2dot是一个将gprof生成的输出转换为dot脚本的工具.通过给定一个gprof的输出文件,将其转换为生成程序调用图的dot脚本.dot脚本可以生成图像来进行查看. 1.下载gprof2dot工具 gprof2dot工具由JoséFronseca维护,并托管在Google代码(http://code.google.com/p/jrfonseca/w/list),但是这个已经无法访问了.这里提供一个github的地址https

本文将介绍使用mutable对象作为Python函数参数默认值潜在的危害,以及其实现原理和设计目的 本博客已经迁移至: http://cenalulu.github.io/ 本篇博文已经迁移,阅读全文请点击: http://cenalulu.github.io/python/default-mutable-arguments/ 陷阱重现 我们就用实际的举例来演示我们今天所要讨论的主要内容. 下面一段代码定义了一个名为generate_new_list_with的函数.该函数的本意是在每次调用时都

函数 1.函数基本语法及特性 背景提要 现在老板让你写一个监控程序,监控服务器的系统状况,当cpu＼memory＼disk等指标的使用量超过阀值时即发邮件报警, 你掏空了所有的知识量,写出了以下代码 while True: %: #发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 %: #发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 %: #发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 上面的代码实现了功能,但即使是邻居老王也看出了端倪,老王亲切的摸了下你家儿子的脸蛋,说,你这个重复代码

一. 函数介绍 1.函数是什么? 在学习函数之前,一直遵循面向过程编程,即根据业务逻辑从上到下实现功能,其往往用一长段代码来实现指定功能,开发过程中最常见的操作就是粘贴复制,也就是将之前实现的代码块复制到现需功能处.这样最后的程序会变得特别冗长,有没有什么办法把这些相同的代码块做一些处理?让程序的代码显得简便明朗,这就引出了今天要学习的内容:函数. 定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,要想执行这个函数,只需调用其函数名即可. 特性:减少重复代码.使程序变的可扩展.使程

对于Python的函数,我们需要记住的是: 1. 函数的默认返回值是None. 2. python是一个自上而下逐行解释并执行的语言.因此,函数的定义必须在函数被调用之前.同名的函数,后定义的会覆盖前面定义的. 3. 程序执行的时候,遇到函数定义只会先将函数整体读进内存,并不立刻执行.等到函数被调用的时候才执行函数体. 4. python函数的参数传递的是一个引用而不是值.这点很重要.这一点可以用下面的例子证明: def f1(a_list): s = id(a_list) a_list[0]

首先还是应该科普下函数参数传递机制,传值和传引用是什么意思? 函数参数传递机制问题在本质上是调用函数(过程)和被调用函数(过程)在调用发生时进行通信的方法问题.基本的参数传递机制有两种:值传递和引用传递. 值传递(passl-by-value)过程中,被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理,即在堆栈中开辟了内存空间以存放由主调函数放进来的实参的值,从而成为了实参的一个副本.值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作为局部变量进行,不会影响主调函数的实参变量的值. 引用传递(pass-

函数 定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,要想执行这个函数,只需调用其函数名即可 面向过程:根据业务逻辑从上到下写垒代码 函数式:将某功能代码封装到函数中,日后便无需重复编写,仅调用函数即可 面向对象:对函数进行分类和封装,让开发“更快更好更强...” 特性:  减少重复代码 使程序变可扩展 使程序易维护 1.面向过程 >>> def work(post): ... print(post) ... >>> work("IT"

本节主要讨论函数调用时参数的实参问题. 1. 实参赋值顺序和型参定义顺序一一对应 Python在调用哪个子函数时,如果型参为多个,一般实参的排布顺序和型参顺序保持一致,即一一对应.我们以下面的代码为例来说明一下. #define function: area with two args def area(width, height): z = width * height print(z) #define fucntion: main def main(): w = int(raw_input(

calltree是在linux下面看c代码(尤其是复杂的内核代码)的神器. 推荐  calltree+vim + ctags + cscope + taglist [ vim: 搭建vim看代码的环境   http://www.cnblogs.com/mylinux/p/5013588.html] 或者 calltree + source insightsource insight能方便地查看向上和向下的函数(变量等)调用关系,并且支持多种语言,几乎是无可替代的.但调用深度太大的时候,人就记不住

定义函数时,默认参数必须指向不变的对象 参数为可变对象时,正常调用的时候,结果没有问题,但是当使用默认参数的时候,结果就会和理想的有差距. In [78]: def add(L=[]): ...: L.append('END') ...: return L ...: In [79]: add(L=[1,2,3]) Out[79]: [1, 2, 3, 'END'] In [80]: add() Out[80]: ['END'] In [81]: add() Out[81]: ['END', 'E

1·def是可执行的代码 Python的函数是有一个新的语句编写的,即def.不像C这样的编译语言,def 实际上是一个可执行的语句--函数并不存在,直到Python运行了def后才存在.在典型的操作中,def语句在模块文件中编写,并自然而然地在模块文件第一次被导入地时候生成定义的函数. 2·def创建了一个对象并将其赋值给某一个变量名 当Python运行到def语句时,它将会生成一个新的函数对象并将其赋值给这个函数名.函数名就变成了某一个函数的引用.函数对象可以赋值给其他的变量名,保存在列表之

按"指针"传递 python中变量赋值.参数传递都是通过"指针"拷贝的方式进行的.除了按"指针"拷贝,还有一种按值拷贝的方式,关于按值.按指针拷贝的细节,参见按值传递 vs. 按指针传递. 所以在python中,变量赋值.参数传递,都只是拷贝了源数据的一个地址,而不会拷贝内存中完整的数据对象副本.所以,如果在函数内部修改变量指向的数据对象,会影响函数外部的数据. 例如: def f(x): print(x+3) a=4 f(a) 在将a赋值给本地

1.函数和过程的定义: 1) 函数定义:函数是逻辑结构化和过程化的一种编程方法. 2) 过程定义:过程就是简单特殊没有返回值的函数. 当一个函数/过程没有使用return显示的定义返回值时,python解释器会隐式的返回None,所以在python中即便是过程也可以算作函数. 3)编写函数的注意事项:a. 尽量不要使用全局变量.b. 如果参数是可变类型数据,在函数内,不要修改它.c. 每个函数的功能和目标要单纯,不要试图一个函数做很多事情.d. 函数的代码行数尽量少.e. 函数的独立性越强越好,

函数是一段可以重复多次调用的代码,通过输入的参数值,返回需要的结果.通过使用函数,可以提高代码的重复利用率.本文主要介绍Python函数的定义.调用和函数参数设置方法. 函数的定义 Python函数定义非常简单,使用关键字def定义.函数必须先定义后使用.Python函数定义的格式如下所示: def 函数名(参数1,参数2,...): 语句块 return [表达式] 函数名可以是字母.数字或下划线组成的字符串,但是不能以数字开头.函数的参数放在一对圆括号中.参数的个数可以有一个或多个,参数之间

函数使用背景 假设老板让你写一个监控程序,24小时全年无休的监控你们公司网站服务器的系统状况, 当cpu＼memory＼disk等指标的使用量超过阀值时即发邮件报警, 你掏空了所有的知识量,写出了以下代码 从图中可以看出上述代码存在了两个问题 1.代码冗余 2.维护性差 我们如何解决这个问题?请看下图 从上图可以看出:使用函数可以带来以下好处 减少重复代码 使程序变的可扩展 使程序变得易维护 函数定义 函数一词来源于数学,但编程中的「函数」概念,与数学中的函数是有很大不同的,具体区别,我们后面会

毫不夸张的说,python语言中关于函数参数的使用,是我见过最为灵活的,随便怎么玩都可以,本文以数学乘法为例,演示几种不同的传参形式: 一.默认参数 def multiply1(x, y): return x * y print("multiply1:", multiply1(2, 3)) 输出 multiply1: 6  ,这是最平淡无奇的函数写法. python支持默认参数,比如:如果想让1个数自动乘10,又不想定义新的函数,上面的代码,可以改成: def multiply1(x,