Python代码运行可视化是通过图形化工具将代码执行过程动态展示，帮助开发者直观理解程序逻辑、调试错误。常用方法包括逐行执行动画、变量状态跟踪、调用堆栈展示等，显著提升学习与调试效率。
核心实现方式
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逐行高亮执行
工具如PyCharm Debugger或Online Python Tutor通过颜色标记当前执行行，同步显示变量值变化，适合分析循环或条件分支。 -
变量监控面板
在Jupyter Notebook或VS Code中，实时显示变量类型与数值，尤其适用于数据结构（如列表/字典）的逐步修改过程。 -
函数调用堆栈图
可视化工具自动生成树状调用关系图，清晰展示嵌套函数的执行顺序与返回路径，例如使用Python的trace模块。 -
内存对象动态演示
专用库（如memory_profiler）以动态图表形式呈现内存分配，直观暴露内存泄漏或冗余对象问题。
典型应用场景
- 教学演示：用动画分解算法步骤（如排序算法）
- 项目调试：通过回溯执行路径定位异常触发点
- 性能优化：图形化比对不同代码块的资源占用
提示：优先选择支持交互式控制的工具（如Thonny IDE），通过暂停/回放功能精细观察关键代码段。
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