Python高效统计代码行数及复杂文件处理技巧328

在软件开发过程中，统计代码行数是一个常见的任务，它可以用于评估项目规模、衡量开发进度，甚至作为代码复杂度的一个粗略指标。虽然看似简单，但实际操作中，尤其面对复杂的项目结构和不同类型的文件时，单纯的手工统计或简单的命令行工具往往显得力不从心。本文将深入探讨如何使用Python高效地统计代码行数，并涵盖处理各种情况，例如注释、空行、不同编码的文件以及包含多个子目录的项目。

基础方法：使用os模块和文件迭代

对于简单的目录结构，我们可以使用Python的os模块遍历文件，并逐行读取文件内容来统计行数。以下是一个基本的例子：```python
import os
def count_lines_basic(directory):
"""
统计指定目录下所有Python文件的代码行数 (基本方法).
Args:
directory: 目录路径.
Returns:
总行数. 返回0表示目录不存在或为空。
"""
total_lines = 0
if not (directory):
return 0
for root, _, files in (directory):
for file in files:
if (".py"):
filepath = (root, file)
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
total_lines += sum(1 for _ in f)
except UnicodeDecodeError:
print(f"Warning: Unable to decode file {filepath} with utf-8. Skipping.")
except Exception as e:
print(f"Error processing file {filepath}: {e}")
return total_lines
# Example usage
directory_path = "./my_project" # Replace with your directory
total_lines = count_lines_basic(directory_path)
print(f"Total lines of code in '{directory_path}': {total_lines}")
```

这段代码首先检查目录是否存在，然后使用递归遍历目录下的所有文件。它只统计以".py"结尾的文件，并使用utf-8编码读取文件。为了处理潜在的编码错误，添加了try-except块来捕获UnicodeDecodeError异常。此外，也加入了更通用的Exception处理来应对其他可能出现的错误，例如文件权限问题。

进阶方法：处理注释和空行

上述方法统计的是所有行，包括注释和空行。如果需要更精确的统计，我们需要排除这些行。我们可以使用正则表达式来过滤掉注释和空行：```python
import os
import re
def count_lines_advanced(directory):
"""
统计指定目录下所有Python文件的代码行数 (进阶方法，排除注释和空行).
Args:
directory: 目录路径.
Returns:
总行数. 返回0表示目录不存在或为空。
"""
total_lines = 0
if not (directory):
return 0
for root, _, files in (directory):
for file in files:
if (".py"):
filepath = (root, file)
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = ()
code_lines = [() for line in lines if () and not (r'^\s*#', line)]
total_lines += len(code_lines)
except UnicodeDecodeError:
print(f"Warning: Unable to decode file {filepath} with utf-8. Skipping.")
except Exception as e:
print(f"Error processing file {filepath}: {e}")
return total_lines
#Example usage
directory_path = "./my_project" # Replace with your directory
total_lines = count_lines_advanced(directory_path)
print(f"Total lines of code in '{directory_path}': {total_lines}")
```

这个版本使用了(r'^\s*#', line)来判断一行是否为注释行（以#开头，允许前面有空格）。()去除行首尾的空格，确保空行被正确过滤。这使得统计结果更接近实际的代码行数。

更灵活的扩展：支持多种文件类型和编码

我们可以进一步扩展该函数，使其支持多种文件类型和编码： ```python
import os
import re
import argparse
def count_lines_flexible(directory, extensions=(".py", ".cpp", ".java"), encoding="utf-8"):
# ... (Similar logic as count_lines_advanced, but with added flexibility)
pass # Replace with code similar to count_lines_advanced, but accepting arguments for extensions and encoding
if __name__ == "__main__":
parser = (description="Count lines of code in a directory.")
parser.add_argument("directory", help="The directory to search.")
parser.add_argument("-e", "--extensions", nargs="+", default=[".py"], help="File extensions to include (default: .py).")
parser.add_argument("-c", "--encoding", default="utf-8", help="Encoding of the files (default: utf-8).")
args = parser.parse_args()
total_lines = count_lines_flexible(, , )
print(f"Total lines of code: {total_lines}")
```

此版本增加了命令行参数解析，允许用户指定需要统计的文件扩展名和文件编码。这使得脚本更加灵活和易于使用。

总结

本文介绍了三种不同复杂度的Python代码行数统计方法。从基本的逐行读取到高级的正则表达式过滤和命令行参数处理，逐步提升了代码的效率和可维护性。选择哪种方法取决于实际需求和项目复杂度。记住，代码行数只是一个粗略的指标，不能完全反映代码的复杂度和质量。更全面的代码质量评估需要结合代码静态分析、测试覆盖率等其他指标。

2025-06-19

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