Создание документации для кода Python может быть трудоемким и подверженным ошибкам процессом. К счастью, существуют инструменты, которые могут автоматизировать эту задачу, например, созданный мной скрипт, который считывает все файлы .py в заданном каталоге и создает документацию для кода.
Граф я думаю выглядит лучше чем обычная структура папок
Процесс начинается с чтения кода всех файлов .py в данном каталоге и его подкаталогах. Затем он анализирует AST (абстрактное синтаксическое дерево) каждого файла для определения классов, методов и атрибутов. Затем эта информация используется для построения ориентированного графа с классами в качестве узлов и методами/атрибутами в качестве ребер.
После построения графика код генерирует файлы Markdown для каждого класса со ссылками на его методы и атрибуты, который можно визуализировать в Obsidian посредством graph-view. Кроме того, код создает файл индекса, в котором перечислены все классы, и основной файл, который ссылается на индекс и все классы.
Этот график стека вызовов может быть полезным инструментом для понимания того, как работает код и как он создает документацию для кода Python. Это также может помочь разработчикам выявить любые потенциальные проблемы или ошибки в коде. А также может помочь при онбординге новых сотрудников на проекте.
Как новая функция в GitHub, Gitlab и Jet-brains IDE это может позволит разработчикам легко создавать документацию для своего кода Python. Обеспечивает простой и автоматизированный способ документирования кода Python, что может сэкономить время разработчиков и уменьшить количество ошибок.
В заключение, граф стека вызовов для кода Python, который генерирует документацию для кода Python, является полезным инструментом для понимания того, как работает код и как он генерирует документацию.
habr.com
Граф я думаю выглядит лучше чем обычная структура папок
Процесс начинается с чтения кода всех файлов .py в данном каталоге и его подкаталогах. Затем он анализирует AST (абстрактное синтаксическое дерево) каждого файла для определения классов, методов и атрибутов. Затем эта информация используется для построения ориентированного графа с классами в качестве узлов и методами/атрибутами в качестве ребер.
После построения графика код генерирует файлы Markdown для каждого класса со ссылками на его методы и атрибуты, который можно визуализировать в Obsidian посредством graph-view. Кроме того, код создает файл индекса, в котором перечислены все классы, и основной файл, который ссылается на индекс и все классы.
Этот график стека вызовов может быть полезным инструментом для понимания того, как работает код и как он создает документацию для кода Python. Это также может помочь разработчикам выявить любые потенциальные проблемы или ошибки в коде. А также может помочь при онбординге новых сотрудников на проекте.
Как новая функция в GitHub, Gitlab и Jet-brains IDE это может позволит разработчикам легко создавать документацию для своего кода Python. Обеспечивает простой и автоматизированный способ документирования кода Python, что может сэкономить время разработчиков и уменьшить количество ошибок.
В заключение, граф стека вызовов для кода Python, который генерирует документацию для кода Python, является полезным инструментом для понимания того, как работает код и как он генерирует документацию.
Граф стека вызовов — новая функция для GitHub, GitLab, JetBrains IDE
Создание документации для кода Python может быть трудоемким и подверженным ошибкам процессом. К счастью, существуют инструменты, которые могут автоматизировать эту задачу, например, созданный мной...
habr.com