1.史上最全的源码Python包管理工具：Anaconda教程
2.性能测试，python 内存分析工具 -memray
3.源代码审计工具之：SonarQube
4.Python高性能编程-性能分析工具
5.代码分析神器：understand、分析bouml
6.用 Python 打造你的工具股市分析工具箱：从数据获取到 K 线图绘制
史上最全的Python包管理工具：Anaconda教程
Anaconda和Jupyter notebook已经成为数据分析领域的黄金组合，它们的源码角色不容忽视。本文将深入解析Anaconda的分析包管理和环境管理功能，以及如何快速上手Jupyter notebook。工具ck提取源码
首先，源码让我们来了解Anaconda。分析作为一款强大的工具工具，Anaconda集成了包管理器和环境管理器的源码功能，为数据科学提供了便利。分析它预装了大量常用科学包，工具如conda、源码Python及多个关键包，分析使得新用户可以立即投入到数据处理中。工具
conda的包管理功能极其关键，它能轻松安装、卸载和更新第三方包，如遇到不同项目对Python版本的ipadspring源码需求，conda可以创建并管理独立的运行环境，避免版本冲突。例如，如果你需要在Python 2和Python 3之间切换，conda能帮助你轻松切换到所需的环境。
安装Anaconda非常简单，无论你使用的是Windows、Mac OS X还是Linux，都有对应的安装程序。只需访问官网（blogs.com/cicaday/p/1...
2、cProfile
cProfile提供Python Profile（性能/耗时分析）功能，适用于对整体代码进行性能分析。参考：花晓星辰：好用的Python Profile（性能/耗时分析）工具。
3、line_profiler
line_profiler用于逐行分析函数，是调查CPU密集型问题的强大工具。先用cProfile进行整体分析，再使用line_profiler对有瓶颈的exploit源码函数进行逐行分析。官方例子需要在函数前加@profile，测试后需删除，以下方式更高效简便。参考：来自blog.csdn.net/guofangxi...
3.1 安装
在anaconda中安装时可能遇到问题，解决方法是先卸载traitlets，再重新使用pip安装line_profiler。
3.2 使用示例
官方示例要求在函数前加@profile，测试后需删除，以下方式无需加@profile即可完成测试，操作更高效。参考：来自blog.csdn.net/guofangxi...
二、内存分析
1、memory_profiler
memory_profiler是一个监控进程内存消耗的模块，可进行逐行和时间维度的内存消耗分析。依赖psutil模块，适用于Python纯代码环境。使用方式包括直接运行脚本和时间维度的内存使用分析。参考：来自cnblogs.com/rgcLOVEyaya...
1.1 安装
1.2 使用方式
1.2.1 直接运行脚本
1.2.2 时间维度的prote 源码内存使用分析。
参考：来自cnblogs.com/kaituorensh...
进行时间维度的内存使用分析，可以详细分为四种情况：单进程、多进程、记录子进程内存占用和多进程并记录子进程内存占用。其他相关资源包括：Python内存优化：Profile，slots，compact dict；python性能优化；python3使用tracemalloc追踪mmap内存变化。
代码分析神器：understand、bouml
在工程源码分析中，面对复杂的函数调用关系，特别是开源项目如Linux、Android源码或第三方库时，自行梳理难度较大。这时，借助代码分析工具能提供极大帮助。以下介绍两款工具：understand和bouml。
bouml是一款面向对象语言分析工具，支持C++、华南源码Java、IDL、PHP、Python、MySQL等。在4.版本之前提供免费版，但可能存在一些bug，例如误删调用关系后无法恢复。对于专业使用，建议购买正版。bouml主要用于分析类继承与函数调用关系。
understand软件虽无免费版本，但CSDN上能找到注册机下载。支持多种编程语言，包括C、C++、C#、Ada、Java、Fortran、Delphi、Jovial等，尤其适合嵌入式工程师。了解其功能后，网上能找到大量使用教程。
bouml利用UML生成调用关系图，提供时序图等可视化展示，有助于理解函数生命周期。除此之外，市场上还有更多付费UML工具，功能更加强大。
understand则提供了详细的代码分析功能，通过官网scitools.com可了解更多信息。在源码分析过程中，运用understand和bouml可大幅提升效率与准确性。
用 Python 打造你的股市分析工具箱：从数据获取到 K 线图绘制
Python为股市分析提供了强大的工具箱，本文将指导你如何利用akshare和mplfinance库从东方财富网获取并绘制K线图，以深入理解股票价格动态。首先，akshare的stock_zh_a_hist函数作为数据入口，通过输入股票代码、数据周期和日期范围，获取前复权的日线数据，这在长期分析中尤为重要，因为它考虑了分红和拆分的影响。
获取的数据经过pandas处理，将日期设置为索引并转换为datetime格式，便于时间序列分析。同时，我们将数据列名调整为mplfinance库所需的格式，如'open'、'close'等，为K线图的绘制做好准备。
mplfinance库专注于财经数据可视化，它能绘制出包含K线、成交量和多种移动平均线的图表。通过自定义颜色和风格，如将上涨用红色表示，下跌用绿色，使图表更直观。此外，还对matplotlib进行了设置，确保中文显示并解决负号显示问题，提升图表的易读性。
总的来说，Python和相关库的结合使得从数据获取到K线图绘制的过程变得简单高效，对于股票历史表现分析、趋势识别和投资决策具有实际价值。通过这些步骤，你将拥有一个强大的股市分析工具箱。
pyccdm是什么
PyCCDM：一种Python编程中的集成数据管理模型 PyCCDM是Python编程语言中的一个重要的数据管理和分析工具。下面是关于PyCCDM的详细解释： PyCCDM是Python环境中集成数据管理的基础框架之一。它是专为满足企业级数据处理和集成需求而设计的。通过使用PyCCDM，开发人员可以有效地组织和管理不同来源的数据，并在这些数据进行处理和集成时提供一致的接口。PyCCDM允许开发人员创建自定义的数据存储方案，并能通过数据映射、转换和验证等功能实现数据的有效管理。它还提供了一系列的工具和函数库，支持对结构化数据、非结构化数据以及复杂数据进行高效的处理和分析。PyCCDM的设计理念是提供一种灵活、可靠且易于扩展的数据管理解决方案，使得开发者可以更加专注于数据处理的核心逻辑和业务逻辑的实现。它能够轻松地集成各种数据源和数据格式，从而实现数据的高度一致性和准确性。此外，PyCCDM还支持与其他数据管理系统和框架无缝集成，为开发者提供了丰富的数据管理和分析工具集。通过使用PyCCDM，开发者可以更加高效地构建复杂的数据处理系统，提高数据处理和分析的效率和质量。 简而言之，PyCCDM是一个强大的Python工具，用于数据管理、集成和处理。它提供了丰富的功能和灵活的接口，支持多种数据源和数据格式，使得开发者能够轻松地构建高效的数据处理系统并满足复杂的数据分析需求。