Python脚本实现代码行数统计代码分享

代码行数统计是我们在日常开发中经常需要的一个功能，它可以帮助我们了解代码的规模和复杂度，也可以帮助我们检查是否存在冗余代码和死代码等问题。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python脚本实现代码行数统计，并分享相关的代码和技巧。

一、Python脚本实现代码行数统计

Python是一种功能强大的编程语言，它支持多种编程范式，可以用来实现各种各样的功能。在代码行数统计方面，Python也提供了多种解决方案，包括使用系统命令行工具、使用Python库和使用Python脚本等方式。

其中，使用Python脚本实现代码行数统计是一种比较便捷和灵活的方式，它可以自定义统计规则和输出格式，也可以集成到其他工具中使用。下面是一个简单的Python脚本示例，用于统计指定目录下所有代码文件（.py、.java、.cpp等）的总行数和各种类型代码的行数：

```

import os

def count_lines(dir_path):

total_lines = 0

lines_dict = {}

for root, dirs, files in os.walk(dir_path):

for file in files:

if file.endswith(('.py', '.java', '.cpp')):

file_path = os.path.join(root, file)

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:

lines = f.readlines()

total_lines += len(lines)

ext = file.split('.')[-1]

if ext in lines_dict:

lines_dict[ext] += len(lines)

else:

lines_dict[ext] = len(lines)

print('Total lines:', total_lines)

for ext, lines in lines_dict.items():

print(ext, 'lines:', lines)

if __name__ == '__main__':

count_lines('.')

```

在这个示例中，我们使用了Python内置的os模块来遍历指定目录下的所有代码文件，并使用了Python的文件操作函数来读取代码文件的内容和计算代码行数。我们还使用了Python的字典数据结构来保存不同类型代码的行数，并最终输出了统计结果。

二、代码行数统计的相关技巧

除了使用Python脚本实现代码行数统计，还有一些相关的技巧可以帮助我们更好地使用这个功能。

1. 使用忽略列表

在进行代码行数统计时，我们可能会遇到一些不需要统计的文件或目录，比如测试文件、配置文件和第三方库文件等。为了避免这些文件对统计结果产生干扰，我们可以使用忽略列表来排除它们。

忽略列表可以是一个字符串列表，里面包含了需要忽略的文件或目录的名称或路径。在遍历代码目录时，我们可以判断当前文件或目录是否在忽略列表中，如果是，则跳过它。

下面是一个使用忽略列表的代码示例：

```

import os

IGNORE_LIST = ['.git', '__pycache__', 'tests']

def count_lines(dir_path):

total_lines = 0

lines_dict = {}

for root, dirs, files in os.walk(dir_path):

dirs[:] = [d for d in dirs if d not in IGNORE_LIST]

for file in files:

if file.endswith(('.py', '.java', '.cpp')):

file_path = os.path.join(root, file)

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:

lines = f.readlines()

total_lines += len(lines)

ext = file.split('.')[-1]

if ext in lines_dict:

lines_dict[ext] += len(lines)

else:

lines_dict[ext] = len(lines)

print('Total lines:', total_lines)

for ext, lines in lines_dict.items():

print(ext, 'lines:', lines)

if __name__ == '__main__':

count_lines('.')

```

在这个示例中，我们定义了一个忽略列表IGNORE_LIST，包含了需要忽略的目录和文件名称。在遍历目录时，我们使用了Python的切片语法来修改dirs列表，将其中包含在IGNORE_LIST中的目录名称移除。

2. 统计注释和空行

除了统计代码行数，我们还可以统计注释和空行的数量，以更全面地了解代码的结构和质量。

在Python中，我们可以使用正则表达式来匹配注释和空行。下面是一个示例代码，用于统计Python代码中的注释和空行：

```

import os

import re

def count_lines(dir_path):

total_lines = 0

code_lines = 0

comment_lines = 0

blank_lines = 0

pattern_comment = re.compile(r'^\s*#')

pattern_blank = re.compile(r'^\s*$')

for root, dirs, files in os.walk(dir_path):

for file in files:

if file.endswith('.py'):

file_path = os.path.join(root, file)

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:

lines = f.readlines()

total_lines += len(lines)

for line in lines:

if pattern_comment.match(line):

comment_lines += 1

elif pattern_blank.match(line):

blank_lines += 1

else:

code_lines += 1

print('Total lines:', total_lines)

print('Code lines:', code_lines)

print('Comment lines:', comment_lines)

print('Blank lines:', blank_lines)

if __name__ == '__main__':

count_lines('.')

```

在这个示例中，我们使用了Python的正则表达式模块re来匹配注释和空行。我们定义了两个正则表达式pattern_comment和pattern_blank，分别用于匹配注释和空行。在遍历代码文件时，我们对每一行代码使用了pattern_comment和pattern_blank的match方法来判断它是否为注释或空行，并统计它们的数量。

三、