优化Pandas AI中last_code_executed的可读性问题

问题背景

在Pandas AI项目的实际使用中，开发者发现last_code_executed属性经常会包含完整的样本数据字典，导致代码可读性降低。特别是在处理大型数据集时，这些冗长的数据字典会使调试和分析变得困难。

技术分析

last_code_executed是Pandas AI中一个记录最后执行代码的属性，它继承自SmartDataframe类。默认情况下，这个属性会完整记录包括数据变量在内的所有执行代码。然而，在很多实际场景中，数据变量并不需要被包含在调试信息中。

解决方案

自定义SmartDataframe子类

通过继承SmartDataframe类并重写last_code_executed属性，我们可以实现对输出内容的精确控制：

class CustomSmartDataframe(SmartDataframe):
    @property
    def last_code_executed(self):
        code = super().last_code_executed
        # 过滤掉数据变量声明部分
        return '\n'.join(line for line in code.split('\n') 
                        if not line.strip().startswith('data = '))

这种方法保留了核心执行逻辑，同时移除了不必要的数据变量声明，使输出更加简洁。

动态变量检测

更智能的做法是检测代码中实际使用的变量，只保留必要的部分：

class SmartDataframeOptimized(SmartDataframe):
    @property
    def last_code_executed(self):
        code = super().last_code_executed
        # 解析AST检测实际使用的变量
        tree = ast.parse(code)
        used_vars = detect_used_variables(tree)  # 自定义变量检测函数
        if 'data' not in used_vars:
            code = remove_variable_declaration(code, 'data')
        return code

这种方法需要更深入的分析，但能确保不会意外移除实际使用的变量。

实现建议

1. 选择性记录：根据实际需求选择性地记录变量，而非全部数据
2. 摘要显示：对于必须包含的数据变量，可以显示摘要而非完整内容
3. 配置选项：提供配置参数让用户决定是否包含数据变量

最佳实践

在实际项目中，建议：

• 在开发调试阶段可以保留完整信息
• 在生产环境中使用精简版输出
• 为不同的使用场景创建不同的子类

这种优化不仅能提高代码可读性，还能减少不必要的内存占用和日志体积，特别适合处理大型数据集的场景。

通过以上方法，开发者可以更清晰地查看和分析Pandas AI的执行过程，提升开发效率和调试体验。