代码行数统计 python

代码行数统计 Python

在编程领域中，统计代码行数是评估项目复杂性和工作量的一种重要方式。Python作为一种流行的编程语言，在各种项目中被广泛应用，因此代码行数统计也成为Python开发者经常需要进行的任务之一。本文将介绍如何使用Python来统计代码行数，并使用饼状图和旅行图来可视化统计结果。

代码示例

下面是一个简单的Python脚本，用于统计指定目录下所有.py文件的代码行数：

import os

def count_lines(file):
    with open(file, 'r') as f:
        return len(f.readlines())

def count_lines_in_dir(directory):
    total_lines = 0
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            if file.endswith('.py'):
                total_lines += count_lines(os.path.join(root, file))
    return total_lines

directory = 'path/to/your/directory'
total_lines = count_lines_in_dir(directory)
print(f'Total lines of Python code in {directory}: {total_lines}')

饼状图

使用mermaid语法中的pie标识，我们可以将统计结果可视化为一个饼状图，展示不同文件的代码行数占比。假设我们有三个Python文件，代码行数分别为100、200和300行，我们可以这样表示：

pie
    title Code Lines Distribution
    "file1.py": 100
    "file2.py": 200
    "file3.py": 300

旅行图

除了代码行数统计，有时候我们也需要了解不同文件之间的依赖关系。使用mermaid语法中的journey标识，我们可以创建一个旅行图来展示文件之间的引用关系。假设file1.py引用了file2.py和file3.py，我们可以这样表示：

journey
    title File Dependencies
    section file1.py
        file2.py: Used
        file3.py: Used

通过以上示例，我们可以更直观地了解Python项目中的代码行数分布和文件依赖关系。代码行数统计不仅有助于项目管理和评估工作量，还可以帮助开发者更好地理解代码结构和优化项目设计。

总的来说，使用Python进行代码行数统计是一项简单而有用的任务，结合可视化工具可以更直观地展示统计结果。希望本文能够帮助读者更好地理解代码行数统计的重要性，以及如何利用Python来进行统计和可视化。