Certamente. Ora che abbiamo una base solida, possiamo pensare a funzionalità più avanzate che trasformerebbero questo semplice visualizzatore in un potente strumento di analisi, utile anche per il progetto principale.

Ecco alcune idee, dalle più semplici alle più complesse, che potremmo implementare:

### 1. Visualizzazione Grafica dei "Callers" e "Callees"

**Idea**: Quando l'utente seleziona una riga nel `Treeview`, potremmo mostrare in due pannelli separati:
*   **Callers**: Quali funzioni hanno chiamato la funzione selezionata e quante volte.
*   **Callees**: Quali funzioni sono state chiamate dalla funzione selezionata.

**Perché è utile**: Questa è la funzionalità più potente di un profiler. Ti permette di "navigare" nel grafo delle chiamate per capire non solo *quale* funzione è lenta, ma *perché* viene chiamata così spesso o da quale percorso critico. Aiuta a rispondere a domande come: "Questa funzione lenta è chiamata da una sola parte del codice o da molte? Qual è il suo impatto a cascata?".

**Come implementarlo**:
1.  Modificheremo `core.py`. La classe `pstats.Stats` ha già i metodi `print_callers()` e `print_callees()`. Possiamo creare due nuovi metodi in `ProfileAnalyzer` (es. `get_callers_for_func()` e `get_callees_for_func()`) che catturano e parsano l'output di questi comandi per una funzione specifica.
2.  Modificheremo `gui.py` per aggiungere due nuovi `Treeview` (o `Listbox`) in un'area inferiore della finestra, che verranno popolati quando l'utente clicca su una riga della tabella principale.

### 2. Filtraggio per Nome di Funzione o File

**Idea**: Aggiungere una casella di testo (un campo di ricerca) che permetta di filtrare la tabella per mostrare solo le funzioni che contengono una certa stringa (es. `_stream_srio_blocks`, `file_reader.py`).

**Perché è utile**: Quando i risultati sono centinaia, scorrere la lista è difficile. Un filtro ti permette di concentrarti immediatamente su un modulo o una funzione specifica di cui sospetti, rendendo l'analisi molto più rapida.

**Come implementarlo**:
1.  In `gui.py`, aggiungeremo un `ttk.Entry` per la ricerca.
2.  Collegheremo l'evento di modifica del testo (`<KeyRelease>`) a una funzione di aggiornamento.
3.  Il metodo `_update_stats_display` verrà modificato per passare il termine di ricerca al `ProfileAnalyzer`.
4.  In `core.py`, il metodo `get_stats` accetterà un nuovo argomento opzionale `filter_term`. Prima di restituire i risultati, filtrerà la lista per includere solo le righe in cui il nome della funzione (`func_info`) contiene il termine di ricerca.

### 3. "Flame Graph" Semplificato (Avanzato)

**Idea**: Un Flame Graph è una visualizzazione gerarchica che mostra lo stack di chiamate e quanto tempo viene speso in ogni funzione. Quelli completi sono complessi, ma possiamo crearne una versione testuale semplificata. Quando l'utente clicca su una funzione, potremmo mostrare un albero di testo che rappresenta il suo stack di chiamate e il tempo cumulativo.

**Perché è utile**: Fornisce una comprensione visiva e immediata di dove il tempo viene "consumato" all'interno di una singola operazione. È lo strumento definitivo per l'analisi delle performance.

**Come implementarlo**:
*   Questa è la funzionalità più complessa. Richiede di analizzare in modo ricorsivo le relazioni "caller-callee" fornite da `pstats` per costruire la gerarchia.
*   Potremmo usare un `ttk.Treeview` per visualizzare il grafo, dove ogni nodo è una funzione e può essere espanso per vedere le sue sotto-chiamate.

### 4. Confronto tra Due Profili (Avanzato)

**Idea**: Permettere all'utente di caricare due file `.prof` (es. "prima" e "dopo" un'ottimizzazione) e mostrare una vista comparativa che evidenzi le differenze:
*   Funzioni che sono diventate più veloci (regressioni positive).
*   Funzioni che sono diventate più lente (regressioni negative).
*   Funzioni che sono apparse o scomparse.

**Perché è utile**: È essenziale per verificare che una modifica abbia effettivamente migliorato le performance e non abbia introdotto nuovi colli di bottiglia.

**Come implementarlo**:
1.  La GUI dovrebbe avere due pulsanti "Load Profile A" e "Load Profile B".
2.  Il `core.py` avrebbe bisogno di una logica per "unire" i dati dei due profili, calcolare i delta percentuali per `tottime` e `cumtime`, e restituire una struttura dati comparativa.
3.  Il `Treeview` nella GUI mostrerebbe colonne aggiuntive come "Delta Time", "Delta Calls", etc., magari usando colori (verde/rosso) per evidenziare i miglioramenti e i peggioramenti.

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**La mia raccomandazione su cosa fare ora:**

La **funzionalità #1 (Visualizzazione Callers/Callees)** è il passo successivo più logico e utile. È relativamente semplice da implementare usando le capacità intrinseche di `pstats` e aggiunge un valore enorme all'analisi. Ti permette di "scavare" nei dati invece di guardarli solo in superficie.

Se sei d'accordo, possiamo procedere con l'implementazione di questa funzionalità.