Как составить блок схему алгоритма python

Алгоритм – строго определенная последовательность действий для некоторого исполнителя, приводящая к поставленной цели или заданному результату за конечное число шагов.

Доказано, что любой алгоритм может быть записан с помощью трёх алгоритмических конструкций: циклов, условных операторов и последовательного выполнения команд (линейных алгоритмов).

Схема – это абстракция какого-либо процесса или системы, наглядно отображающая наиболее значимые части. Схемы широко применяются с древних времен до настоящего времени – чертежи, карты земель, принципиальные электрические схемы и др. Для визуализации алгоритмов решения задач в программировании применяются блок-схемы, для изображения которых выработаны соглашения и закреплены ГОСТ и международными стандартами. На территории Российской Федерации действует единая система программной документации (ЕСПД), частью которой является Государственный стандарт – ГОСТ 19.701-90 «Схемы алгоритмов программ, данных и систем».

Блок-схема – распространённый тип схем (графических моделей), описывающих алгоритмы или процессы, в которых отдельные шаги изображаются в виде блоков различной формы, соединённых между собой линиями, указывающими направление последовательности.

Элементы блок-схемы:

Подписывайтесь https://vk.com/teacher_anzhelika

#python с нуля #python #программирование на python #уроки python #анжелика тамерлановна

Другие публикации канала:

Python | Урок 7 | Цикл for | Вложенные циклы

Python | Урок 6 | Цикл for | Функция range

Python | Урок 5 | Операторы сравнения | Логические операторы

Python | Урок 4 | Алгоритмы ветвления и условный оператор

Русские Блоги

Python блок-схема — один клик преобразование кода для блок-схемы

Graphviz представляет собой чертеж инструмент, который может быть автоматически макет, который работает с Bell Lab. Мы были в последний разPython Быстро рисует красивые системные архитектуры диаграммы На диаграммах упоминались, внутренняя логика процесса была использована в этом с открытым исходным кодом набора инструментальных средств.

Сегодня мы должны представить проект, основанный на Python и Graphviz, который может преобразовать исходный код в блок-схему:pycallgraph

Подготовить

Прежде чем начать, вы должны сделать, были успешно установлены уверен, что Python и Пип на вашем компьютере Если нет, то пожалуйста, посетите эту статью.:Супер подробное руководство по установке PythonСделайте установку. Если вы используете цели Python для анализа данных, вы можете установить Anaconda непосредственно:Python Анализ данных и Майнинг Good Hand — Annaconda

Открыть CMD в среде Windows, пожалуйста, откройте терминал (Ctrl + Space Input Terminal) в яблоке среды системы, готовый начать ввод зависимости установки команды.

Конечно, я рекомендую вам использовать редактор vscode, возьмите этот код COPY, запустите команду, чтобы установить команду для установки модуля ниже редакторов, более удобный:Python программирования лучшего партнера — Vscode Подробности Guide.

Введите следующую команду, чтобы установитьpycallgraph Модуль.

Видя успех Installed XXX означает, что установка прошла успешно. Кроме того, необходимо также установитьgraphviz

пользователи MacOS устанавливаются с помощью BREW:

Пользователям Windows, пожалуйста, нажмите на ссылку:graphviz-2.38.msi Загрузка и установка, вам нужно записать его в переменную окружения после установки.

2. Сформировать блок-схему

Этот модуль имеет два режима, один называется в коде через контекст:

Например, нарисовать «назад»Python мой мир«Поток исходного кода]

После запуска файла Python, файл pycallgraph.png генерируется при текущей папке, это блок-схема последовательности кода:

Другой способ использовать команду вызова, этот путь должен быть использован для запуска, MacOS пользователи могут игнорировать эту проблему, но если вы являетесь пользователем Windows, откройте Bash следующим образом (в качестве примера ВС РФ):

Затем откройте новый терминал через Ctrl + Shift + `, вы можете увидеть в командной строке запускается с Bash.

Сформировать блок-схему, введя следующую команду:

После завершения, файл pycallgraph.png будет генерироваться при текущей папке, это блок-схема этого кода.

С помощью этого метода вы можете ясно видеть логику вызова в этом исходном коде и выполнение каждого из модулей, очень удобный гаджет, который очень подходит для начинающих изучать модули с открытым исходным кодом других людей. Каждый должен изучить код, чтобы попробовать его с этим инструментом, может быть, есть неожиданный выигрыш.

Наша статья закончена, если Вам нравится наш сегодняPython фактическое обучение учебникПожалуйста, продолжайте обратить внимание нам, если у вас есть помощь вам, беспокойство немного, чтобы увидеть его, вы можете оставить сообщение в следующей области сообщений ниже, мы будем терпеливы!

Практическая книга Python

Добро пожаловать на общедоступный номер: Python практическая книга

Источник

Питонные петли и блок-схемы

Узнайте, как преобразовать между кодом Python и блок-схема циклов при проектировании алгоритмов.

В этом уроке мы собираемся научиться преобразовать между кодом Python и блок-схемы циклов при проектировании алгоритмов.

Рассмотрим следующий код. Как и в случае большинства примеров кода в этих уроках, вы узнаете намного больше, если вы на самом деле введите (не копируйте/вставить) и запустите код в реальной системе, будь то использование фактической установки Python на вашем компьютере или переводчик на основе браузера Python Отказ

Он печатает номера от 1 к 5 , повторно изменяя значение переменной Считать и выводит результат.

Соответствующее представление блок-схемы будет

Теперь компьютеры очень хороши в повторении, и, безусловно, есть некоторое повторение в вышеуказанном коде и блок-схеме.

Сухой является важным принципом программирования, которому вы должны придерживаться, если нет никаких веских причин не – “Не повторяйся” Отказ

Итак, языки программирования имеют петли Чтобы помочь избежать ненужного повторения. Вы можете знать, что в Python есть два основных типа петли в Python – в то время как петли и для петли. То, что вы не можете быть в курсе, это как то, насколько похожи эти два типа цикла «под капотом». В основном а для Цикл – синтаксический сахар для цикла, что означает полезный сокращение для кода, который делает то же самое.

Представление петлей в программе с использованием блок-схемы

Вот блок-схема последовательности операций, показывающая, как выше, может быть реализован над циклом. Чтобы отслеживать повторений, введена переменная под названием Считать Отказ Это может в принципе быть называться что-нибудь. Некоторые распространенные имена являются Я , х , N , IDX , счетчик И т. Д. Одним из ключевых вещь, чтобы заметить, так это то, как состояние внутри Решение Символ (ромб) представлен отличается от того, как он обычно представлен в языках программирования. У нас есть считать ? , что вполне логично, но выглядит отличается от того, как он будет заботиться о Если или в то время как ключевое слово. Вы увидите это в ближайшее время.

Реализация петель в Python

Ниже приведены некоторые реализации Python того же алгоритма в Python. Все они эквивалентны, которые иллюстрируют тот факт, что обычно есть несколько способов реализации алгоритма, представленного в форме блок-схемы.

Эта первая реализация является наиболее близкой к блок-схеме с точки зрения прямой концептуальной картирования.

Использует Пока правда создать бесконечный цикл, который разбивается только при условии, когда состояние в Если Заявление встречается. Если вы думаете о том, как работает блок-схема, надеюсь, эквивалентность будет очевидно.

Некоторые люди утверждают, что Пока правда петли никогда не должны использоваться в программировании. Это суеверия, основанное на недоразумении. Они возможны на языке по причине, и часто предоставляют наиболее прямое сопоставление концепциям в компьютерных науках.

Если по какой-то причине вы чувствуете, что вам нужно избегать использования Пока правда Цикл, альтернативная версия:

Это функционально эквивалентно предыдущей версии, но обратите внимание, что он не обеспечивает прямое концептуальное отображение, и условие выхода необходимо перевернуть по сравнению с блок-схемой.

Далее есть для Контурная версия, которая, вероятно, является наиболее удобным способом реализации алгоритма от точки зрения программатора. Соединение к блок-схеме сложнее распознавать здесь, хотя, пока у вас не будет некоторый опыт с такими видами переводов.

Обратите внимание, что Python Диапазон Функция останавливает один короткий из второго аргументов, поэтому вышеуказанный код назначает значения из 1 к 5 к Считать Отказ

Наконец-то для любого из вас, у кого есть несчастье, которые следует ожидать, что будет работать с чем-то, называемым «псевдокодом», а не прекрасным чистым языком, таким как Python, который предоставляет все преимущества, которые «псевдокод» должен предоставлять ни одному из основных нисходящих (вы можете Ознакомьтесь с враждебностью к псевдокоду, и вы правы. То есть для другой статьи):

Совершенно как это улучшение на Python или любого другого реального языка ускользает от меня, но я включаю их ради полноты. Любой, кто научился комировать в возрасте в возрасте, когда домашние компьютеры впервые стали популярными, признают, что это в основном (!) Просто различные версии реализации на базовом языке программирования, которые давно заменяются более элегантными и мощными современными языками.

В этой статье мы видели, как конвертировать между программными операторами в Python, а также представлениях потока в алгоритмах, требующих повторения. Я надеюсь, что вы нашли это полезным

Источник

Основные алгоритмы и их реализация на Python

2.2 Ветвления и оператор выбора

В решениях задач по алгоритмизации одним из важнейших элементов является так называемое «ветвление», которое хорошо описывается сказочной формулой «Направо пойдёшь — голову потеряешь, прямо пойдёшь — коня потеряешь. «, а проще говоря, ситуация «если . то . иначе . «. Типовая блок-схема алгоритма с ветвлением (проверкой условия) показана на рис. 2.5.

Если условие, указанное в блоке «Условие», выполняется, то далее производятся действия, соответствующие «ветви ДА» («Действия ДА»), иначе выполняются действия, соответствующие «ветви НЕТ» (Действия НЕТ»). Условия нужно составлять так, чтобы результат проверки любого условия допускал только два исхода — условие либо выполняется, либо не выполняется.

В случае, когда одной проверкой не удаётся охватить все варианты, используются «вложенные» условия, как показано на рис. 2.6. Условия могут быть вложены друг в друга любое количество раз (уровень вложенности не ограничен). Такая ситуация также называется «выбор».

В языках программирования для обеспечения проверки условий используется специальный составной оператор IF («если»). В этом операторе указывается условие, которое нужно проверить, и действия для ветвей «ДА» и «НЕТ».

Чтобы понять, как работает оператор IF , рассмотрим типичные задачи на проверку условий и выбор.

Задача 1. Составить программу ввода значения температуры воздуха и выдачи текста «Хорошая погода!», если 10″ style=»display: inline; «> градусов и текста «Плохая погода!», если градусов 2 Источник: В.А.Молодцов, Н.Б.Рыжикова. Информатика: тесты, задания, лучшие методики. Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. .

Постановка задачи: Исходными данными является значение t , необходимо сформировать строку s . При s=’Плохая погода!’ , иначе s=’Хорошая погода!’ .

Блок-схема алгоритма показана на рис. 2.7.

Текст программы на «псевдоязыке»:

t=input(‘Введите температуру в градусах: ‘)

Начало каждой «ветви» программы обозначается символом » : «. Условие в операторе IF («если») записывается без скобок. Как таковое окончание оператора IF отсутствует. Python считает, что следующий оператор начинается в строке без отступа. Таким образом, в Python отступы играют важную роль.

Задача 2 (источник тот же). Составить программу ввода оценки , полученной учащимся, и выдачи текста «Молодец!», если , «Хорошо!», если и «Лентяй!», если .

Постановка задачи: Дано значение , которое является натуральным числом и не может быть больше 5. В зависимости от величины нужно сформировать строку s по правилам, указанным в условии. Необходимо выполнить две последовательные проверки значения .

Блок-схема алгоритма показана на рис. 2.8.

Текст программы на «псевдоязыке»:

Ключевое слово elif в Python является сокращением от else if («иначе если») и используется для организации вложенных условий (алгоритмов выбора).

2.2.1 Задачи для самостоятельного решения

1. Дано натуральное число. Определить, будет ли это число: чётным, кратным 4.
2. Дано натуральное число. Определить, будет ли это число: нечётным, кратным 5.
3. Дано натуральное число. Определить, будет ли это число: нечётным, кратным 7.
4. Дано натуральное число. Определить, будет ли это число: чётным, кратным 10.
5. Имеется коробка со сторонами: . Определить, пройдёт ли она в дверь с размерами .
6. Дано вещественное число. Определить, какое это число: положительное, отрицательное, ноль.
7. Можно ли из бревна, имеющего диаметр поперечного сечения , выпилить квадратный брус шириной ?
8. Можно ли в квадратном зале площадью поместить круглую сцену радиусом так, чтобы от стены до сцены был проход не менее ?
9. Дан номер места в плацкартном вагоне. Определить, какое это место: верхнее или нижнее, в купе или боковое.
10. Известна денежная сумма. Разменять её купюрами 500, 100, 10 и монетой 2 руб., если это возможно.
11. Имеются две ёмкости: кубическая с ребром , цилиндрическая с высотой и радиусом основания . Определить, поместится ли жидкость объёма в первую ёмкость, во вторую, в обе.
12. Имеются две ёмкости: кубическая с ребром , цилиндрическая с высотой и радиусом основания . Определить, можно ли заполнить жидкостью объёма первую ёмкость, вторую, обе.
13. Даны вещественные числа: . Определить, существует ли треугольник с такими длинами сторон и, если существует, будет ли он прямоугольным.
14. Дано число . Определить, принадлежит ли это число заданному промежутку .
15. Определить значение функции при произвольных и .
16. Даны вещественные числа: . Определить, выполняются ли неравенства или и какое именно неравенство выполняется.
17. Даны вещественные числа и . Вычислить . при Y» style=»display: inline; «>, в противном случае.
18. Даны вещественные положительные числа . Выясните, может ли прямоугольник со сторонами уместиться внутри прямоугольника со сторонами так, чтобы каждая сторона внутреннего прямоугольника была параллельна или перпендикулярна стороне внешнего прямоугольника.
19. Дано вещественное число . Вычислить , если , при ; в противном случае .
20. Дано вещественное число . Вычислить , если , при ; при , в противном случае .
21. Дано вещественное число . Вычислить , если при при , в противном случае .
22. Составить алгоритм и программу для реализации логических операций «И» и «ИЛИ» для двух переменных.
23. Известен ГОД. Определить, будет ли этот год високосным, и к какому веку этот год относится.

Указание. При вычислении корней и логарифмов используйте функции sqrt() и log() модуля . В этом же модуле определена константа ().

Источник

Урок 1. Знакомство с Python

Все в программировании структурировано, подчиняется логике, алгоритмизированно.

Написание программы требует в первую очередь не знания языка, а умения строить логические цепочки, связывать события между собой, т.е. строить алгоритмы.

Для построения алгоритмов рекомендуется использовать блок-схемы. Первое время студентам настоятельно рекомендуется строить блок-схемы даже для самых простых задач, далее – только для тех, которые кажутся им сложными.

Блок-схемы

Блок-схемой называется графическое представление алгоритма. В блок-схеме шаг или последовательность шагов алгоритма представляется в виде блока, а между блоками устанавливаются связи.

Начало и конец алгоритма изображаются скругленными прямоугольниками, обычные действия – прямоугольниками, условия – ромбами, ввод и вывод данных – параллелограммами. Для более подробного ознакомления с блок-схемами читайте википедию на эту тему, и см. правило 2.

Для примера построим блок-схему алгоритма подбора преподавателя на курсы A-Level Ukraine 🙂

Переменные в Python: определение, типы данных.

Переменной называется поименованная область в памяти, где хранятся данные. Переменная имеет тип и имя.
Для того, чтобы создать переменную и записать в нее значение, используется оператор присвоения (=).
У каждой переменной в python в текущий момент времени может быть только один тип.

Типом переменной называется тот вид данных, который на данный момент может хранить переменная.
Все виды данных в языках программирования можно отнести к двум группам: скалярные (простые) типы данных и структурированные (составные) типы данных.

На этом уроке мы работаем только со скалярным типом данных integer (целые числа) и структурированным типом данных string(строка), представляющим собой последовательность символов. Подробнее структурированные типы данных будут рассмотрены на следующих уроках.

Далее представлены переменные различных скалярных (простых) типов:

my_integer = 4     #целые числа
my_float = 4.12    #дробные числа
my_char = 'a'      #символы
my_bool = True     #правда или ложь, булева алгебра

Типизация

Статическая типизация означает, что тип переменной определяется изначально и остается неизменным до конца программы. Если переменная изначально объявлена контейнером для целых чисел, в ней могут находиться только целые числа.

Динамическая типизация означает, что одну и ту же переменную можно сначала инициализировать строкой, потом числом, потом булевым значением, и так далее. Таким образом тип переменной определяется ее значением на текущий момент времени.

Сильная (строгая) типизация не позволяет языку программирования игнорировать разницу между типами данных операндов.

Слабая (нестрогая) типизация позволяет языку вольно интерпретировать тип переменных для их взаимодействия, язык сам меняет тип переменной в зависимости от ее использования. К примеру, если прибавить к числу строку, в которой записано число, язык автоматически прибавит число, находящееся в строке.

Ликбез по типизации

Далее представлены переменные различных основных типов языка:

my_integer = 4     #целые числа
my_float = 4.12    #дробные числа
my_str = 'aaaa'      #строки
my_bool = True     #True, False, правда или ложь, булевы значения
my_list = [1, 2, 3, 'x'] # список с разнородными элементами
my_tuple = (1, [2]) # кортеж - неизменяемая последовательность
my_dict = {'2':2, '3':3} # словарь - неупорядоченная последовательность
my_set = set((1, 2, 3, 2, 1)) # множество
>>> my_set
{1, 2, 3}

Здесь мы увидели числа, целые и дробные, строку, булеву переменную, список, кортеж, множество и словарь.

Простейшие математические операции с целыми числами

Над целыми и дробными числами доступны математические операции умножения (+), деления (/), вычитания (-), сложения (+), возведения в степень (**) и получение остатка от деления (%):

int1 = 4
int2 = 8
result = int1 + int2      # result = 12
result = int2 - int1      # result = 4
result = int1 * int2      # result = 32
result = (int2+1) / int1  # result = 2
result = int2 ** int1     # result = 4096
result = (int2+1) % int1  # result = 1

Вывод данных

Для вывода данных используется функция print:

int1 = 4
str1 = "8"
print(int1)   #выведет 4
print('text') #выведет text
print("text") #выведет text
print(str1)   #выведет 8

Изменяемые и неизменяемые типы данных

В Python есть изменяемые (mutable) и неизменяемые (immutable) типы данных.

Ранее рассматривался тип данных int, который является неизменяемым. Так же неизменяемыми являются типы данных tuple (кортеж) и string (строка).

Что значит неизменяемыми? Значит, что изначально созданную строку мы изменить не можем. Это легко покажут дальнейшие примеры со строками и кортежами. Если же кажется, что объект одного из перечисленных данных изменился – значит теперь имя объекта просто указывает на новую область в памяти с новым объектом.

Первая программа

В качестве первой программы мы напишем небольшой скрипт. Скрипт будет получать на вход суммы денег, суммировать их и прекратит свою работу, когда сумма превысит тысячу (к примеру, долларов США). Каждую введенную сумму скрипт будет распределять по шести “конвертам”:

• Конверт на “необходимые траты и нужды” получает 55% всех средств.
• Конверты на “финансовую свободу”, “образование”, “резерв и больше покупки” и “развлечения” получают по 10% средств.
• Конверт “на подарки” получает оставшиеся 5% средств

Для удобства работы с программой она будет разбита на небольшие куски. Внутри программы есть комментарии на английском языке, а вне кода куски программы прокомментированы на русском.

# -*- coding: utf-8 -*-
# initializing empty envelops

necessityEnvelop = 0  # NEC, необходимые траты
freedomEnvelop = 0    # FFA, финансовая свобода
educationEnvelop = 0  # EDU, образование
longTermEnvelop = 0   # LTSS, резерв и на большие покупки
playEnvelop = 0       # PLAY, развлечения
giveEnvelop = 0       # GIVE, подарки

# initializing percent rate
necRate = 0.55
ffaRate = 0.1
eduRate = 0.1
ltssRate = 0.1
playRate = 0.1
giveRate = 0.05
# initializing expected income, expected necessity and other amounts
expectedIncome = 1000

Иинициализация переменных конвертов и коэффициентов

# invitation, greetings etc.
print ("""Hello.n
We gonna fill your envelops by the money you input here!n
Please input your amounts of money income and see the results.n
Press Ctrl+c to exit script.
nn Enter the amount please:""")

Вывод приглашения в консоль

# initializing handler for standard input
sum = 0

while (sum < expectedIncome):
    line = int(input())
    sum += line

    necessityEnvelop += line * necRate
    freedomEnvelop += line * ffaRate
    educationEnvelop += line * eduRate
    longTermEnvelop += line * ltssRate
    playEnvelop += line * playRate
    giveEnvelop += line * giveRate

    print("n Enter the amount please:")

Цикл обработки поступающих от пользователя сумм

Строка

Строка означает “считать в переменную line одну строку из консоли”.

# final output
print("At the end we have:n
    Necessity Envelop has:                       " + str(int(necessityEnvelop)) + "n
    Financial Freedom Envelop has:               " + str(int(freedomEnvelop)) + "n
    Education Envelop                            " + str(int(educationEnvelop)) + "n
    Long Term Saving for Spending Envelop has:   " + str(int(longTermEnvelop)) + "n
    Play Envelop has:                            " + str(int(playEnvelop)) + "n
    Give Envelop has:                            " + str(int(giveEnvelop)) + "n
    _______________________________________________________________n

    Thanks for using our software :)")

Результирующий вывод данных

Ссылки

Домашка

Правила

Следующий урок

PyFlowchart

English | 机翻中文

PyFlowchart is a Python package that lets you:

• Write flowcharts in Python.
• Translate Python source code into flowcharts.

PyFlowchart produces flowcharts in the flowchart.js flowchart DSL, a widely used textual representation of flowcharts. You can convert these flowcharts to images using flowchart.js.org, francoislaberge/diagrams, or some markdown editors.

Get PyFlowchart

$ pip install pyflowchart

Quick Start

Want to flowchart your Python code in example.py? Run this:

$ python -m pyflowchart example.py

⚠️ PyFlowchart works with Python 3.7+. To check your Python version, run python --version.

If you have both Python 2 and Python 3 installed, you may need to use python3 instead of python. This is becoming less common as Python 2 is sunsetting.

PyFlowchart will output the generated flowchart.js DSL. You can convert the output code to a rendered diagram by going to http://flowchart.js.org or using editors like Typora.

To specify a function (or a method in a class) to flowchartlize:

• Use the -f flag to specify the function or method name.

$ python -m pyflowchart example.py -f function_name
# or
$ python -m pyflowchart example.py -f ClassName.method_name

For example, to flowchartlize the add() function in the MyClass class, you would use the following command: python3 -m pyflowchart example.py -f MyClass.add.

🎉 Now you are ready to flowchart your code!

To learn more about how to use PyFlowchart, keep reading this document.

Flowchart in Python

PyFlowchart lets you write flowcharts in Python, which can be automatically translated into the flowchart.js DSL.

The following flowchart.js node types are supported:

• StartNode
• OperationNode
• ConditionNode
• InputOutputNode
• SubroutineNode
• EndNode

To connect nodes, use the connect() method. For ConditionNodes, use the connect_{yes|no} syntax. You can optionally specify the connect_direction as a second parameter.

Get a Flowchart with your start node and call its flowchart() method to generate flowchart.js flowchart DSL：

from pyflowchart import *

st = StartNode('a_pyflow_test')
op = OperationNode('do something')
cond = ConditionNode('Yes or No?')
io = InputOutputNode(InputOutputNode.OUTPUT, 'something...')
sub = SubroutineNode('A Subroutine')
e = EndNode('a_pyflow_test')

st.connect(op)
op.connect(cond)
cond.connect_yes(io)
cond.connect_no(sub)
sub.connect(op, "right")  # sub->op line starts from the right of sub
io.connect(e)
 
fc = Flowchart(st)
print(fc.flowchart())

Output:

st0=>start: start a_pyflow_test
op1=>operation: do something
cond2=>condition: Yes or No?
io3=>inputoutput: output: something...
e5=>end: end a_pyflow_test
sub4=>subroutine: A Subroutine

st0->op1
op1->cond2
cond2->
cond2->
cond2(yes)->io3
io3->e5
cond2(no)->sub4
sub4(right)->op1

Then you can visit http://flowchart.js.org and translate the generated textual representation into SVG flow chart diagrams:

By the way, many Markdown editors, like Typora, also support this flowchart syntax. For more information, see the Typora documentation on flowcharts. If you prefer the command line, you can use francoislaberge/diagrams.

Set Params to Nodes

Starting with v0.2.0, you can use the Node.set_param(key, value) method to generate flowcharts like this:

element(param1=value1,param2=value2)=>start: Start

(See also adrai/flowchart.js#node-specific-specifiers-by-type)

There is also a shortcut to set the align-next=no parameter for ConditionNodes:

cond = ConditionNode("a cond node")
cond.no_align_next()
# or do this at __init__:
cond = ConditionNode("a cond node", align_next=False)

This usually works with a connect_direction customization:

cond.connect_yes(op, "right")

The generated flowchart will look like:

cond(align-next=no)=>condition: Yes or No?
...
cond(yes,right)->op

Python to Flowchart

PyFlowchart can also translate your Python code into flowcharts.

For example, let’s say you have a Python file called simple.py with the following code:

def foo(a, b):
    if a:
        print("a")
    else:
        for i in range(3):
            print("b")
    return a + b

To generate a flowchart from this code, you can run the following command in the terminal:

$ python -m pyflowchart simple.py

# output flowchart code.

Or, in Python:

>>> from pyflowchart import Flowchart
>>> with open('simple.py') as f:
...     code = f.read()
... 
>>> fc = Flowchart.from_code(code)
>>> print(fc.flowchart())

# output flowchart code.

Advanced Usages

As mentioned above, we use Flowchart.from_code to translate Python codes into Flowcharts. The from_code is defined as:

Flowchart.from_code(code, field="", inner=True, simplify=True, conds_align=False)

• code: The Python code to be converted into a flowchart.
• field: The name of a field in the code to be converted into a flowchart. If this parameter is not specified, the entire code will be converted.
• inner: If True, the body of the field will be parsed as a nested flowchart. If False, the body of the field will be parsed as a single node.
• simplify: If True, simple If and Loop statements will be simplified. For example, an If statement with a single expression will be converted into a single node.
• conds_align: If True, consecutive If statements will be aligned in the flowchart.

PyFlowchart CLI is a 1:1 interface for this function:

python -m pyflowchart [-f FIELD] [-i] [--no-simplify] [--conds-align] code_file

• -f FIELD: The name of the field to be converted into a flowchart.
• -i: If specified, the body of the field will be parsed as a nested flowchart.
• --no-simplify: If specified, the If and Loop statements will not be simplified.
• --conds-align: If specified, consecutive If statements will be aligned in the flowchart.

field

the field is the path to a field (i.e. a function) you want to draw a flowchart.

# example.py
print("start")

def foo():
    foo = "foo"

class Bar():
    def buzz(self, f):
        def g(self):
            print("g")
            f(self)
        return g(self)

Bar().buzz(foo)
print("end")

For example.py above, available paths are:

- "" (means the whole code)
- "foo"
- "Bar.buzz"
- "Bar.buzz.g"

To generate a flowchart of Bar.buzz.g：

# Python
from pyflowchart import Flowchart
with open('example.py') as f:
	code = f.read()
fc = Flowchart.from_code(code, field='Bar.buzz.g', inner=False)
print(fc.flowchart())

Or:

# CLI
python -m pyflowchart example.py -f Bar.buzz.g

Output result:

inner

The inner parameter controls how the parser behaves. If inner=True, the parser will look into the field and parse its body. If inner=False, the parser will take the field as a single node.

In CLI, the -i argument sets inner=True. The absence of -i argument implies inner=False.

🔧 For developers: Techly, inner=True means parsing field.body, while inner=False parses [field].

simplify

The simplify parameter controls whether to simplify If and Loop statements. When simplify=True, an If or Loop statements with one-line-body will be simplified into a single node.

For example, the following code:

# example_simplify.py
a = 1
if a == 1:
    print(a)
while a < 4:
    a = a + 1

Would be converted into the following flowchart when simplify=True :

flowchart = Flowchart.from_code(example_simplify_py, field="", inner=True)
print(flowchart.flowchart())
# SH $ python -m pyflowchart example_simplify.py 

And with simplify=False:

flowchart = Flowchart.from_code(example_simplify_py, field="", inner=True, simplify=False)
print(flowchart.flowchart())
# SH $ python -m pyflowchart --no-simplify example_simplify.py 

conds-align (Beta)

The conds-align parameter controls whether consecutive If statements are aligned in the flowchart. When conds-align=True, consecutive If statements are aligned in the flowchart.

# example-conds-align.py
if cond1:
	op1
if cond2:
	op2
if cond3:
	op3
op_end

Note: This feature is still in beta and may not work perfectly in all cases.

Beautify Flowcharts

The flowcharts generated by PyFlowchart may not always be perfect. In these cases, you can modify the generated flowchart code yourself or consider making your Python source code more clear. Clear and beautiful Python source code will result in more beautiful flowcharts generated by PyFlowchart.

TODOs

• Directly generate flowchart SVG/HTML:

$ pyflowchart example.py -o flowchart.svg

Depends on node.js and flowchart.js.

• PyFlowchart GUI

A GUI for PyFlowchart would be amazing. You could paste your Python code into it, and the flowchart DSL would be generated in real time, with the flowchart displayed alongside it. You could clearly see how the two are related.

• The Chinese README your buddies waiting for! 希望有同学帮助贡献个中文 README 呀。
• Tests automation.

---

Unfortunately, I am too busy (pronounced as [ˈlеizi]——lazy) to code these ideas myself. Please submit an issue to push me on. Or, PR to make it by yourself. I cannot wait to appreciate your great contribution!

References

• Inspired by Vatsha/code_to_flowchart
• Based on adrai/flowchart.js, python ast, simonpercivall/astunparse
• A blog about this project

License

Copyright 2020-2023 CDFMLR. All rights reserved.

Licensed under the MIT License.

На самом деле любую программу можно описать при помощи блок-схемы. Это графическая визуализация логики программы. Взгляни на рисунок ниже

Основной блок в подобных схемах — ромб. В нём всегда прописывается вопрос на который можно ответить да(True) или нет(False). В зависимости от того какой ответ, выполняется ветка yes или no.

Теперь попробуем нарисовать схему для следующего алгоритма. У нас есть список со случайными числами, необходимо вывести на экран все числа, которые меньше 5.

После того как у тебя есть графическое представление логики программы, ты без проблем сможешь написать саму программу. Кстати, обрати внимание на стрелку во втором условии, которая ведёт вверх, обратно к первому условию. Если вы видите подобную конструкцию, значит где-то здесь спрятан цикл. Сможете его найти? Как звучит вопрос в первом блоке? Мы будем всё-время отвечать на него да, пока не переберём все элементы. А какой цикл позволяет нам пройтись по всем элементам списка? Правильно! Это цикл for !

Да, наша блок-схема намного больше самой программы, но на ней мы можем отследить пошаговое выполнение нашей программы и понять в каком месте мы, возможно, допустили ошибку. Попробуйте сопоставить написанную программу с блок-схемой и найти в ней каждую строчку.

Теперь напишем программу для поиска минимального числа в списке.

1. Нарисуйте блок-схему к этой программе.
2. Напишите программу для поиска максимального числа.
3. Напишите программу для поиска числа, которое введёт пользователь. Если число не найдено, вывести «Значения не найдено».
4. Напишите блок схему для данной программы. Либо сначала нарисуйте схему, а затем напишите программу.