远程python运行逐行可视化代码

在日常的开发工作中，我们常常需要运行一些程序，然后观察它的执行过程，有时我们需要将程序的执行过程进行可视化，以便更好地理解程序。本文将会介绍如何使用Python进行远程Python运行逐行可视化代码。

安装所需工具

我们需要安装以下工具：

• Python
• VS Code
• Jupyter VS Code插件
• Jupyter Notebook

简要说明一下以上工具的作用：

• Python:编程语言
• VS Code：代码编辑器
• Jupyter VS Code插件：在VS Code中可以使用Jupyter Notebook
• Jupyter Notebook：交互式笔记本，可以在浏览器中以代码、文本、图表等形式组合展示

安装完以上工具之后，我们就可以开始使用远程Python运行逐行可视化代码了。

使用远程Python运行逐行可视化代码

1. 在本地启动Jupyter Notebook

在终端中输入以下命令：

jupyter notebook

当看到以下输出时，就成功了。

[I 17:43:19.914 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /Users/username
[I 17:43:19.914 NotebookApp] Jupyter Notebook 6.1.4 is running at:
[I 17:43:19.914 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=5240e29cef41b89b2bde2160165d7c96c8f4ba082eb4fdc3
[I 17:43:19.914 NotebookApp]  or http://127.0.0.1:8888/?token=5240e29cef41b89b2bde2160165d7c96c8f4ba082eb4fdc3
[I 17:43:19.914 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[C 17:43:19.917 NotebookApp] 

    To access the notebook, open this file in a browser:
        file:///Users/baozaoqi/Library/Jupyter/runtime/nbserver-37839-open.html
    Or copy and paste one of these URLs:
        http://localhost:8888/?token=5240e29cef41b89b2bde2160165d7c96c8f4ba082eb4fdc3
     or http://127.0.0.1:8888/?token=5240e29cef41b89b2bde2160165d7c96c8f4ba082eb4fdc3

复制输出中的URL地址（http://localhost:8888/）并在浏览器中打开。

2. 在浏览器中创建Notebook

在Jupyter Notebook的主界面中，单击右上方的“New”按钮，选择“Python 3”创建一个Notebook。

3. 编写可视化代码

在创建好的Notebook中，编写以下代码：

%matplotlib notebook
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from IPython.display import display, clear_output

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(x, y)

for i in range(len(x)):
    line.set_ydata(np.sin(x + i / 10.0))  # update the data
    ax.set_xlim((x[0], x[-1]))

    clear_output(wait=True)
    display(fig)

这段代码会生成一个正弦曲线，然后对曲线进行逐行更新，使得曲线上的点会依次移动。

4. 运行代码

在Notebook中，按下“shift + enter”键运行代码。代码运行后，可以看到曲线上的点会依次移动。

总结

本文介绍了如何使用Python进行远程Python运行逐行可视化代码，借助Jupyter Notebook的交互性，使得可视化效果更加直观动态。在实际的开发工作中，我们可以借助类似的工具，更好地进行程序调试与分析。