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AI가 생성한 파이썬 코드를 빠르게 분석하기 - pyhunt

AI 코딩 시대가 도래하면서, 이제는 코드를 직접 작성하기보다는 생성된 코드를 분석하고 검토하는 데 훨씬 더 많은 시간이 소요되고 있습니다.

특히 어디서 어떤 함수가 호출되는지, 흐름을 파악하는 데 많은 노력이 들고, 에러 수정이나 리팩토링 과정에서 구조 자체가 바뀌는 일도 흔해졌습니다. 프로젝트 규모가 커질수록 작업에 들어가는 시간은 기하급수적으로 증가하게 됩니다.

점점 복잡해지고 번거로워지는 디버깅 과정을 개선하기 위해, 트리 시각화 로깅 툴 pyhunt를 개발하게 되었습니다.

pyhunt 는 코드 실행시 에러가 발생한 라인이나 새로 정의된 함수들의 구조를 터미널 내에서 직관적인 트리 형태로 시각화해줘서 코드의 흐름을 빠르게 파악하고, 디버깅 시간을 대폭 단축할 수 있습니다.

빠른시작

pip install pyhunt

hunt 

.env 파일에 HUNT_LEVEL=DEBUG환경변수가 추가됩니다. 이후 부터 추적이 활성화 됩니다.

from pyhunt import trace
@trace
def test(value):
    return value

함수에 @trace 데코레이터를 추가합니다.

자세한 실행 예시는 영상을 참고해주세요!

🔎 실행 데모
https://youtu.be/grFbE6qus4c

📦 GitHub
https://github.com/EasyDevv/pyhunt