這篇文章主要介紹Python中實時可視化工具包怎么用，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
Python中的日志模塊可用于跟蹤代碼的事件，并可用于確定代碼崩潰的原因。有效地使用記錄器還可以跟蹤代碼片段的時間復雜度。日志記錄可能很有用，但它技術性太強，需要適當的實現。在本文中，我們將討論3個這樣的開源的Python庫，它們可以幫助開發人員在幾行代碼中可視化程序的執行。
Pyheat 是一個開源的 Python 庫，幫助開發人員獲得代碼執行的逐行時間分布。Pyheat不是以表格格式顯示，而是用熱圖表示運行每行代碼所需的時間。
Pyheat 可以使用從 PyPl 安裝
pip install py-heat
引入包
from pyheat import PyHeat
用法
Pyheat可用于為Python模塊的每行代碼生成時間編號的熱圖。將Python文件的路徑作為參數傳遞給PyHeat函數。
ph = PyHeat('merge_sort.py')
ph.create_heatmap()
ph.show_heatmap()上面提到的代碼生成了一個熱圖，表示 在merge_sort.py 模塊中運行每一行代碼所需的時間（秒）。
從上面的熱圖來看，雖然第17行中的循環需要花費大部分時間（7秒）來執行。熱圖有助于開發人員識別花費大量時間執行的代碼片段，這些代碼片段可能會進一步優化。
更多詳情：
https://github.com/csurfer/pyheat
Heartrate 是一個開源的 Python 庫，提供 Python 程序執行的實時可視化。它提供了一行一行的執行可視化，每個行的執行次數由數字決定。它在瀏覽器的單獨窗口中顯示代碼的執行情況。
Heartrate 可以通過以下方式從PyPl安裝：
pip install heartrate
用法
導入包（import heartrate）后，請使用heartrate.trace（browser=True）函數，該函數將打開一個瀏覽器窗口，顯示調用trace（）的文件的可視化效果。
在執行代碼時，瀏覽器中會彈出一個窗口，如果現在你可以按照 http://localhost：9999 觀察執行的輸出可視化。
每行最左邊的數字表示執行特定行的次數。條形圖顯示了最近被點擊的線條-較長的條形圖表示點擊次數較多，較淺的顏色表示點擊次數較多。它還顯示了一個活動堆棧跟蹤。
更多詳情：
https://github.com/alexmojaki/heartrate
Snoop 是另一個可以用作調試工具的包。Snoop 幫助你識別局部變量的值并跟蹤程序的執行。Snoop 主要用作一種調試工具，用于找出 Python 代碼為什么沒有執行你認為應該執行的操作。
所有這一切都是可能的，只需在你想要跟蹤的函數之前使用 snoop 裝飾器。
可以使用以下方法從 PyPl 安裝 Snoop 庫：
pip install snoop
用法
以上是“Python中實時可視化工具包怎么用”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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