Искусственный интеллект для анализа Python-кода с помощью Griffe

Использование Griffe для продвинутой интроспекции кода

В этом руководстве Griffe выступает в роли ядра инструмента AI-анализа кода. Его возможности интроспекции позволяют в реальном времени загружать и проходить по структурам Python-пакетов, анализируя модули, классы и функции. С помощью интеграции с библиотеками NetworkX для построения графов зависимостей и Matplotlib для визуализации, необработанный код превращается в ценные аналитические данные.

Создание AI-аналитика кода

Основной класс AICodeAnalyzer предоставляет методы для анализа целых пакетов или простых модулей. Он рекурсивно исследует компоненты пакета, собирает метрики: количество модулей, классов, функций, а также детали API, включая наличие docstring, иерархию наследования и количество методов.

Класс вычисляет показатель сложности, объединяя количество классов, функций, модулей, глубину наследования и покрытие документацией. Также выявляются потенциальные риски: большой API, низкое качество документации и глубокие иерархии наследования.

Сравнение и визуализация пакетов

Аналитик позволяет сравнивать два пакета, оценивая сложность, размер API и качество документации, чтобы рекомендовать пакет с лучшим балансом.

Методы визуализации создают дашборды с распределением компонентов, видимостью API, покрытием документацией и показателями сложности с помощью графиков Matplotlib.

Демонстрация и использование

Функция main() демонстрирует анализ основных Python-модулей (datetime, os, sys), с плавным переходом к простому анализу при невозможности глубокого. Выводятся подробные метрики и строится визуализация для успешно проанализированного пакета. Также сравниваются пакеты datetime и os с рекомендацией по результатам.

Этот фреймворк обеспечивает надежный и информативный AI-анализ кода, сочетая глубокую интроспекцию Griffe с кастомными метриками и визуальными инструментами, что облегчает архитектурные обзоры и принятие решений в разработке, и может быть расширен новыми функциями.