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7 dépôts

Awesome GitHub RepositoriesControl-Flow Graph Visualization

Visual representation of a function's logical execution paths using block containers.

Distinct from Call Graph Visualizers: Candidates target knowledge graphs or commit graphs; this is specifically for code execution flow.

Explore 7 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Control-Flow Graph Visualization. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Control-Flow Graph Visualization GitHub Repositories

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  • icsharpcode/ilspyAvatar de icsharpcode

    icsharpcode/ILSpy

    25,447Voir sur GitHub↗

    ILSpy is a .NET decompiler and binary analyzer designed to convert compiled .NET assemblies back into readable C# source code. It functions as a metadata explorer and a common intermediate language viewer, enabling the analysis of compiled code and the execution of reverse engineering workflows. The project distinguishes itself through specialized translation capabilities, such as converting compiled binary XML (BAML) back into human-readable XAML for user interface analysis. It also provides tools for inspecting native machine code and extracting metadata from program database (PDB) files.

    Generates a graph of block containers to map the logical execution paths of a specific function.

    C#
    Voir sur GitHub↗25,447
  • cordx56/rustowlAvatar de cordx56

    cordx56/rustowl

    5,047Voir sur GitHub↗

    Rustowl is a diagnostic system and language server protocol extension that maps variable validity and data flow directly into text editors. It serves as a memory management tool designed to visualize lifetime constraints and ownership movement within Rust source code. The project distinguishes itself by providing a visual representation of immutable borrowings, mutable borrowings, and value moves. It specifically tracks the duration of variable validity and identifies invalid overlapping references or lifetime mismatches to assist in memory debugging. The system employs static analysis to tr

    Models and visualizes the movement of values between variables to illustrate ownership transitions and memory lifecycles.

    Rustlifetimeownershiprust
    Voir sur GitHub↗5,047
  • mock-server/mockserver-monorepoM

    mock-server/mockserver-monorepo

    4,897Voir sur GitHub↗

    Ce projet est un système de simulation et de mocking d'API multi-protocole conçu pour remplacer les dépendances externes pendant le développement et les tests. Il fournit un serveur de mocking d'API, un proxy de trafic réseau et des simulateurs spécialisés pour les services de modèles de langage et les fournisseurs d'identité. Le système se distingue par ses capacités de simulation IA avancées, incluant l'émulation de fournisseurs de modèles de langage et de serveurs Model Context Protocol utilisant JSON-RPC 2.0. Il prend en charge la logique conversationnelle multi-tours, le suivi d'état pour les API de chat IA et la visualisation de l'exécution des agents via des graphes d'appels et le suivi de la consommation de jetons. Les domaines de capacités étendus incluent les tests de contrat d'API par rapport aux spécifications OpenAPI, la résilience et le chaos engineering via l'injection de fautes réseau, et l'interception de trafic en direct pour la modification de requêtes en temps réel. Le projet gère également la simulation de fournisseurs d'identité pour les standards OIDC, OAuth2, SAML 2.0 et SCIM 2.0. Le serveur peut être déployé en tant que conteneur Docker, via des charts Helm Kubernetes ou en tant que binaire natif autonome.

    Renders server call graphs as flowcharts to visualize the internal processing path of requests.

    Java
    Voir sur GitHub↗4,897
  • scottrogowski/code2flowAvatar de scottrogowski

    scottrogowski/code2flow

    4,586Voir sur GitHub↗

    code2flow est un mapper de flux de programme statique et un générateur de graphe d'appels de code source. Il analyse le code source pour produire des diagrammes de flux visuels qui mappent les relations d'appel de fonction et les chemins d'exécution. Le projet inclut un visualiseur de trace d'appel asynchrone qui suit les chemins d'exécution à travers les appels async et await pour mapper la logique des programmes asynchrones. Il fournit également une interface d'analyse de code programmable, permettant à la logique de génération de graphe d'appels d'être intégrée dans d'autres applications logicielles. Le système gère l'analyse de code statique en convertissant le code source en arbres de syntaxe abstraits pour identifier les définitions de fonction et les sites d'appel. Il prend en charge le filtrage de graphe d'appels pour restreindre la portée des visualisations via des filtres de contenu et l'extraction de chemin limitée en profondeur, tout en fournissant un style visuel pour distinguer les flux logiques.

    Generates a visual representation of how functions interact and call one another across a codebase using static analysis.

    Python
    Voir sur GitHub↗4,586
  • google/orbitAvatar de google

    google/orbit

    4,316Voir sur GitHub↗

    Orbit est un ensemble d'outils spécialisés pour le profilage de performance C et C++, le mapping de symboles binaires et l'analyse de processus et threads distants. Il fournit un système pour analyser le temps d'exécution et l'utilisation des ressources, utilisant un visualiseur de graphe d'appels pour mapper les entrées et sorties de fonctions dans des flux d'exécution hiérarchiques pour des threads individuels. Le projet se distingue par un profileur de processus distant capable de capturer des données de performance depuis des applications s'exécutant sur des hôtes distants. Il inclut également un analyseur de planification de threads qui suit les changements de contexte et l'utilisation des cœurs processeur pour visualiser le comportement des threads. Globalement, la boîte à outils couvre l'échantillonnage de performance des applications et la visualisation des flux d'exécution. Elle prend en charge le débogage via le chargement de fichiers de symboles externes via des build IDs et fournit une gestion de session pour persister les hooks d'instrumentation et les métadonnées de symboles.

    A feature in the tool that tracks function entries, exits, and scheduling events to create per-thread hierarchical call graphs.

    C++cpu-profilerdynamic-instrumentationetw
    Voir sur GitHub↗4,316
  • uber-archive/go-torchAvatar de uber-archive

    uber-archive/go-torch

    3,941Voir sur GitHub↗

    go-torch est un outil de profilage pour capturer l'état d'exécution des programmes Go et transformer les données binaires brutes en représentations visuelles de la performance du programme. Il fonctionne comme un profileur de flame graph et un utilitaire de visualisation de performance qui identifie les chemins de code coûteux via la collecte de traces de pile CPU et mémoire. L'outil dispose d'un profileur de processus distant capable de réseau qui se connecte aux endpoints pour capturer et exporter des profils d'exécution à partir de binaires Go. Il utilise le profilage stochastique pour synthétiser les données d'exécution en graphes d'appel, permettant l'identification des goulots d'étranglement dans les applications en cours d'exécution. Le projet couvre le pipeline complet de collecte de données de profilage, de l'échantillonnage de trace de pile et l'acquisition de profil distant à la synthèse de graphe d'appel. Ces flux de travail aboutissent à la génération de flame graphs basés sur SVG qui visualisent la profondeur des fonctions et la fréquence d'exécution.

    Transforms raw stack trace samples into a hierarchical tree structure representing program execution flow.

    Go
    Voir sur GitHub↗3,941
  • openrewrite/rewriteAvatar de openrewrite

    openrewrite/rewrite

    3,312Voir sur GitHub↗

    OpenRewrite is an automated refactoring engine and source-to-source migration framework. It uses a lossless semantic tree parser to represent source code as type-aware trees that preserve original whitespace and formatting, enabling precise and deterministic modifications. The project utilizes a declarative refactoring pipeline where sequences of transformations are defined in YAML to resolve breaking changes and technical debt. It features type-aware pattern matching and cross-language model mapping to apply similar refactoring patterns across different programming languages. The framework

    Provides visual representations of program execution paths to analyze logic and branching.

    Javaabstract-syntax-treeastcode-search
    Voir sur GitHub↗3,312
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  2. Software Engineering & Architecture
  3. Control-Flow Graph Visualization

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  • Call Graph Visualizations1 sous-tagHierarchical visual representations of function entries and exits for analyzing thread execution flow. **Distinct from Control-Flow Graph Visualization:** Distinct from Control-Flow Graph Visualization: focuses on the call-return hierarchy (call stacks) across threads rather than basic block logical paths within a single function.
  • Ownership Flow VisualizationsVisualizations of the movement of value ownership and borrowing states across a program's execution flow. **Distinct from Control-Flow Graph Visualization:** Distinct from general control-flow graphs by specifically tracking the transition of ownership and memory lifecycle states.
  • Request Flow VisualizationVisual representation of how network requests are processed through server components using call graphs. **Distinct from Control-Flow Graph Visualization:** Distinct from Control-Flow Graph Visualization: targets the flow of network requests through a server rather than the logical execution paths of a single function.
  • Static Program Flow MappersTools that visualize the static execution paths and function interactions across a codebase without executing the code. **Distinct from Request Flow Visualization:** Distinct from Request Flow Visualization [f1_mt5] which tracks network requests through server components, as this maps general logical program flow.