В этом руководстве мы познакомимся с Griffe и рассмотрим её как центр нашего продвинутого анализатора кода ИИ. Используя богатые возможности самоанализа Griffe, мы можем легко загружать, просматривать и анализировать структуры пакетов Python в режиме реального времени.
Установка библиотек
!pip install griffe requests matplotlib networkx -q
“`
import griffe
import json
import requests
from typing import Dict, List, Any
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
from collections import defaultdict
import warnings
warnings.filterwarnings(‘ignore’)
“`
Мы начинаем с того, что незаметно подключаем Griffe, а также requests, Matplotlib и NetworkX, чтобы мы могли декодировать внутренние компоненты любого пакета Python в режиме реального времени.
Класс AICodeAnalyzer
“`
class AICodeAnalyzer:
“””AI Agent for advanced code analysis using Griffe”””
def init(self):
self.analysis_cache = {}
self.dependency_graph = nx.DiGraph()
def analyzepackage(self, packagename: str, search_paths: List[str] = None) -> Dict[str, Any]:
“””Comprehensive package analysis for AI decision making”””
try:
pkg = griffe.load(packagename, searchpaths=searchpaths, tryrelative_path=False)
analysis = {
‘packagename’: packagename,
‘total_modules’: 0,
‘total_classes’: 0,
‘total_functions’: 0,
‘complexity_score’: 0,
‘api_surface’: [],
‘inheritance_tree’: {},
‘risk_factors’: []
}
self.analyzeobject(pkg, analysis)
analysis[‘complexityscore’] = self.calculate_complexity(analysis)
analysis[‘riskfactors’] = self.identify_risks(pkg, analysis)
self.analysiscache[packagename] = analysis
return analysis
except Exception as e:
return {‘error’: f”Failed to analyze {package_name}: {str(e)}”}
# [дополнительные методы класса]
“`
Мы инкапсулируем возможности глубокого самоанализа Griffe в классе AICodeAnalyzer, предоставляя единый интерфейс для загрузки любого пакета, обхода каждого модуля, класса и функции и кэширования полученных метрик для молниеносного повторного использования.
Основная демонстрация возможностей агента ИИ
“`
def main():
“””Main demonstration of AI Agent capabilities”””
print(” Advanced Griffe AI Agent Tutorial – Fixed Version”)
print(“===================================================”)
analyzer = AICodeAnalyzer()
packagestoanalyze = [‘datetime’, ‘os’, ‘sys’]
print(“\n Analyzing Python modules…”)
successful_analysis = None
for pkg in packagestoanalyze:
print(f”\n Analyzing {pkg}…”)
analysis = analyzer.analyze_package(pkg)
if ‘error’ in analysis:
print(f” Griffe analysis failed, trying simple analysis…”)
analysis = analyzer.analyzesimplemodule(pkg)
if ‘error’ not in analysis:
print(f” Modules: {analysis[‘total_modules’]}”)
print(f” Classes: {analysis[‘total_classes’]}”)
print(f” Functions: {analysis[‘total_functions’]}”)
print(f” Complexity: {analysis[‘complexity_score’]:.2f}”)
if successful_analysis is None:
successful_analysis = pkg
else:
print(f” {analysis[‘error’]}”)
if successful_analysis:
print(f”\n Generating visualization for {successful_analysis}…”)
analyzer.visualizeanalysis(successfulanalysis)
print(f”\n Comparing packages…”)
try:
comparison = analyzer.compare_packages(‘datetime’, ‘os’)
if ‘error’ not in comparison:
print(f” {comparison[‘recommendation’]}”)
print(f” Complexity comparison:”)
print(f” • datetime: {comparison[‘package_comparison’][‘complexity’][‘datetime’]:.2f}”)
print(f” • os: {comparison[‘package_comparison’][‘complexity’][‘os’]:.2f}”)
else:
print(f” {comparison[‘error’]}”)
except Exception as e:
print(f” Comparison failed: {str(e)}”)
print(“\n Tutorial completed! This framework now:”)
print(” • Handles analysis errors gracefully”)
print(” • Falls back to simple module analysis when needed”)
print(” • Provides meaningful insights for development decisions”)
print(” • Works with both Griffe and basic Python introspection”)
print(“\n For better results, try analyzing third-party packages like:”)
print(” • requests, numpy, pandas, flask, django”)
if name == “main“:
main()
“`
Мы завершаем скрипт обычным охранным условием `if name == “main“:`, чтобы при запуске этого ноутбука как отдельного модуля мы сразу запускали нашу процедуру `main()`, работающую на базе Griffe.
В заключение мы продемонстрировали, как Griffe позволяет нам выйти далеко за рамки простого статического анализа, предоставляя нашему агенту ИИ детальное понимание любой кодовой базы Python на основе метрик. С Griffe в основе мы без труда вычисляем показатели сложности, визуализируем распределение компонентов и проводим сравнительный анализ пакетов, чтобы давать чёткие рекомендации. Этот рабочий процесс упрощает архитектурные обзоры и закладывает гибкую основу для будущих улучшений.
1. Какие библиотеки, помимо Griffe, используются в данном руководстве для анализа кода?
В статье упоминается установка библиотек с помощью команды `!pip install griffe requests matplotlib networkx -q` и импорт этих библиотек в коде: `import griffe`, `import requests`, `import matplotlib.pyplot as plt`, `import networkx as nx`.
2. Какие основные функции выполняет класс `AICodeAnalyzer`?
Класс `AICodeAnalyzer` предназначен для анализа кода с помощью Griffe. Он загружает пакеты Python, обходит каждый модуль, класс и функцию, кэширует полученные метрики и предоставляет единый интерфейс для работы с ними.
3. Какие метрики анализирует агент ИИ при работе с кодом?
Агент ИИ анализирует следующие метрики: количество модулей, классов, функций, сложность кода, API-поверхность, дерево наследования и факторы риска.
4. Какие действия предпринимаются в случае возникновения ошибки при анализе кода?
В случае возникновения ошибки при анализе кода агент ИИ пытается выполнить простой анализ модуля. Если простой анализ также не удаётся, возвращается сообщение об ошибке.
5. Какие возможности предоставляет агент ИИ для визуализации и сравнения пакетов?
Агент ИИ может визуализировать анализ выбранного пакета и сравнивать сложность двух пакетов, предоставляя рекомендации на основе проведённого анализа.