Python实现代码行数统计工具
我们经常想要统计项目的代码行数,但是如果想统计功能比较完善可能就不是那么简单了, 今天我们来看一下如何用python来实现一个代码行统计工具。
思路:首先获取所有文件,然后统计每个文件中代码的行数,最后将行数相加.
实现的功能:
统计每个文件的行数;
统计总行数;
统计运行时间;
支持指定统计文件类型,排除不想统计的文件类型;
递归统计文件夹下包括子文件件下的文件的行数;
排除空行;
# coding=utf-8 import os import time basedir = '/root/script' filelists = [] # 指定想要统计的文件类型 whitelist = ['php', 'py'] #遍历文件, 递归遍历文件夹中的所有 def getFile(basedir): global filelists for parent,dirnames,filenames in os.walk(basedir): #for dirname in dirnames: # getFile(os.path.join(parent,dirname)) #递归 for filename in filenames: ext = filename.split('.')[-1] #只统计指定的文件类型,略过一些log和cache文件 if ext in whitelist: filelists.append(os.path.join(parent,filename)) #统计一个文件的行数 def countLine(fname): count = 0 for file_line in open(fname).xreadlines(): if file_line != '' and file_line != '\n': #过滤掉空行 count += 1 print fname + '----' , count return count if __name__ == '__main__' : startTime = time.clock() getFile(basedir) totalline = 0 for filelist in filelists: totalline = totalline + countLine(filelist) print 'total lines:',totalline print 'Done! Cost Time: %0.2f second' % (time.clock() - startTime)
结果:
[root@pythontab script]# python countCodeLine.py /root/script/test/gametest.php---- 16 /root/script/smtp.php---- 284 /root/script/gametest.php---- 16 /root/script/countCodeLine.py---- 33 /root/script/sendmail.php---- 17 /root/script/test/gametest.php---- 16 total lines: 382 Done! Cost Time: 0.00 second [root@pythontab script]#
只会统计php和python文件,非常方便。
其实大家还可以在此基础上进行改进,比如:排除注释行等等。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.
