تحليل أكواد الذكاء الاصطناعي باستخدام مكتبة Griffe: دليل شامل

يُقدم هذا الدليل الشامل طريقة عملية لبناء وكيل تحليل أكواد ذكاء اصطناعي متطور باستخدام مكتبة Griffe القوية في بايثون. سنستعرض كيفية استخدام قدرات Griffe في الفحص العميق لتحليل بنية حزم بايثون وتفكيكها في الوقت الفعلي، مع دمجها مع مكتبات أخرى مثل NetworkX لإنشاء رسوم بيانية للاتصالات، و Matplotlib لعرض النتائج بشكل مرئي.

مقدمة: الاستفادة من قوة Griffe

تُعتبر مكتبة Griffe أداة قوية للفحص العميق (Introspection) في بايثون، مما يسمح لنا بالوصول إلى تفاصيل دقيقة حول بنية الحزم والوحدات. سنستخدم هذه المكتبة لبناء وكيل ذكاء اصطناعي قادر على:

• قياس تعقيد الكود: تحديد مستوى تعقيد الحزم والوحدات.
• الكشف عن الثغرات في الوثائق: تحديد أجزاء الكود التي تفتقر إلى الوثائق الكافية.
• التعرف على المخاطر الهيكلية: تحديد العوامل التي قد تؤدي إلى مشاكل في الكود.

سنبدأ بتثبيت المكتبات اللازمة:

pip install griffe requests matplotlib networkx -q

ثم نستورد المكتبات:

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')

بناء وكيل تحليل الكود (AICodeAnalyzer)

سنُنشئ فئة AICodeAnalyzer لاحتواء وظائف التحليل المختلفة:

class AICodeAnalyzer:
    """وكيل ذكاء اصطناعي لتحليل الكود المتقدم باستخدام Griffe"""
    def __init__(self):
        self.analysis_cache = {}
        self.dependency_graph = nx.DiGraph()

    def analyze_package(self, package_name: str, search_paths: List[str] = None) -> Dict[str, Any]:
        """تحليل شامل للحزمة لاتخاذ قرارات ذكية بواسطة الذكاء الاصطناعي"""
        try:
            pkg = griffe.load(package_name, search_paths=search_paths, try_relative_path=False)
            analysis = {
                'package_name': package_name,
                'total_modules': 0,
                'total_classes': 0,
                'total_functions': 0,
                'complexity_score': 0,
                'api_surface': [],
                'inheritance_tree': {},
                'risk_factors': []
            }
            self._analyze_object(pkg, analysis)
            analysis['complexity_score'] = self._calculate_complexity(analysis)
            analysis['risk_factors'] = self._identify_risks(pkg, analysis)
            self.analysis_cache[package_name] = analysis
            return analysis
        except Exception as e:
            return {'error': f"فشل تحليل {package_name}: {str(e)}"}

    # ... (باقي طرق الفئة كما هي في النص الأصلي، مع ترجمة الأسماء والتعليقات) ...

تحليل الحزم والوحدات

تحتوي الفئة على طريقتين رئيسيتين للتحليل: analyze_package لتحليل حزم بايثون كاملة، و analyze_simple_module لتحليل وحدات بسيطة بشكل أسرع في حال تعذر التحليل العميق.

حساب معامل التعقيد وتحديد المخاطر

تستخدم الطريقتان _calculate_complexity و _identify_risks لحساب معامل تعقيد الكود وتحديد المخاطر المحتملة على التوالي. يتم حساب معامل التعقيد بناءً على عدد الوحدات، الفئات، الدوال، وعمق الميراث، بالإضافة إلى تغطية الوثائق.

مقارنة الحزم

تتيح طريقة compare_packages مقارنة حزمتين بناءً على معامل التعقيد، حجم واجهة برمجة التطبيقات (API)، وتغطية الوثائق.

    def compare_packages(self, pkg1: str, pkg2: str) -> Dict[str, Any]:
        """مقارنة حزمتين لاتخاذ قرارات ذكية بواسطة الذكاء الاصطناعي"""
        # ... (كود الطريقة كما هو في النص الأصلي، مع ترجمة الأسماء والتعليقات) ...

عرض النتائج بيانياً

تستخدم طريقة visualize_analysis مكتبة Matplotlib لعرض النتائج بيانياً، مما يسهل فهمها وتحليلها.

    def visualize_analysis(self, package_name: str):
        """إنشاء عروض مرئية للرؤى التي يقدمها الذكاء الاصطناعي"""
        # ... (كود الطريقة كما هو في النص الأصلي، مع ترجمة الأسماء والتعليقات) ...

مثال عملي

يُوضح المثال التالي كيفية استخدام AICodeAnalyzer لتحليل حزم بايثون، ومقارنتها، وعرض النتائج:

def main():
    """مثال رئيسي على قدرات وكيل الذكاء الاصطناعي"""
    # ... (كود الطريقة كما هو في النص الأصلي، مع ترجمة الأسماء والتعليقات) ...

الخاتمة

يُعد هذا الدليل نقطة انطلاق ممتازة لبناء أدوات تحليل أكواد متقدمة باستخدام Griffe. يمكن توسيع هذا النظام بسهولة لإضافة المزيد من عمليات الفحص، تحسين العروض المرئية، وتوسيع قواعد الكشف عن المخاطر.

المصدر: MarkTechPost