很早之前用C语言写过一个比较简单的代码统计的功能,有代码行数统计、注释行数统计……差不多就是这样的功能,之前也专门为此在网上搜索过类似的工具/脚本,找到了2个不错的脚本(lines和cloc),然后呢,想了想,其实用Linux下的命令行组合也可以完成类似的代码行数统计的功能(但貌似注释的统计就比较麻烦了[刚才想到了sed的匹配区间的功能,不过可以试试]),以后也可能会找到更好的工具或是自己写一个功能更完备的出来。
Lines-1.8.py这个文件的作用是计算文件行数,提供的选项有“-R/-r/-rxd/-max/D”,但说实话,在Linux下的命令组合效果比这个要来得快,而且方便:
find . -type f -exec ls {} ; | xargs cat | wc -l #去掉其中文件的总个数即可
find . -type f -exec ls {} ; | wc -l #文件总个数
find . -type f -exec ls {} ; | xargs cat | wc -l #去掉其中文件的总个数即可
find . -type f -exec ls {} ; | wc -l #文件总个数
等效于:
python Lines-1.8.py -R .
python Lines-1.8.py -R .
cloc这个功能不错,还算是比较准确的,但是在测试Python脚本的时候有些地方不知道该怎么算,比如说”’之间的#是否被当作是comment符号。
相关链接地址:
- cloc (Count Lines Of Code) counts, and computes differences of, comment lines, blank lines, and physical lines of source code in many programming languages – http://sourceforge.net/projects/cloc/
- lines – Simple Python script — Helps count total lines of code of a project – https://code.google.com/p/lines/
《 “计算文件/代码行数的几种方法” 》 有 3 条评论
这些年,你写了多少行代码
http://blog.guoyb.com/2017/01/09/stat-codes/
https://github.com/yubo1911/saber/tree/master/code-stats
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那写这篇文章呢,并不是要以代码量衡量一个程序员的产出(明显是不靠谱的方式);而是想记录下,我通过做这件小事,理解了multiprocessing.dummy到底是个什么鬼,以及在出结果之前,如何理性的分析下多进程/多线程的优劣。希望对读者也有帮助。
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Codeeye——代码统计可视化工具
http://fiisio.me/pages/codeeye.html
https://github.com/wgliang/Codeeye
golang应用的性能监控与可视化
http://fiisio.me/pages/go_performance_profiler.html
数据采集之数据源分类
http://fiisio.me/pages/log_collect_source.html
如何打造支撑百万用户的分布式代码托管平台
http://mp.weixin.qq.com/s/un-m2EgLIHO6lSd2Rm0K-g