我在网上冲浪时，在 GitHub 上发现了一个感兴趣的开源项目 OneX ，我将其下载到本地，现在我该如何知道这个项目的体量呢？一个非常直观的指标是看这个项目有多少行代码。

我们可以使用如下命令，来统计 OneX 项目代码行数：

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$ cd onex
$ find . -name "*.go" -print | xargs wc -l | tail -n 1
  155784 total

截止目前，这个项目共计 155784 行 Go 代码。

本文完。

scc

开个玩笑，接下来我将介绍一款强大的统计代码行数的工具 scc 。

scc 是 Sloc、Cloc 和 Code 三个单词的首字母缩写，scc 是一款用 Go 编写的速度飞快且准确的代码统计工具，并且支持复杂度计算和成本估计。

可以通过如下命令来安装 scc：

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$ go install github.com/boyter/scc/v3@latest

如果你是 Mac 电脑，也可以使用 Homebrew 来安装 scc：

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$ brew install scc

使用 scc 统计 OneX 项目代码行数：

scc
scc

scc 使用非常简单，只需要进入到项目目录，然后执行 scc 命令，即可实现统计。

scc 支持多种输出格式，如 tabular（表格）、json、csv、html、sql 等，默认以表格的形式在命令行输出统计结果，其输出字段依次为：语言、文件数、总行数、空白行、注释行、代码行、复杂度。

以下是针对 scc 代码统计结果的简单分析：

一、核心指标解读

  1. 语言分布与代码量
    • Go 语言主导：占比 76.5%（155,784/203,648 行），文件数 1,220 个，复杂度 11,382，是项目核心开发语言。
    • 非代码文件占比：
      • YAML/Markdown：占 9.3%（(12,390+6,510)/203,648 行），多为配置文件和文档，说明此项目文档齐全。
      • Shell/Dockerfile/Makefile：占 7.9%（(13,346+778+1,920)/203,648 行），反映项目实现了容器化且自动化程度高。
    • 代码总量超过 14+ 万行，说明这是一个大而全的超级项目。
  2. 代码质量指标
    • 注释率：全局注释占比 16.2%（32,933/203,648 行），Go 语言注释率 15.3%（23,859/155,784 行），符合健康标准（通常建议 10-20%）。
    • 复杂度分析：
      • Go 复杂度：平均每个文件 9.3 行（11,382/1,220 行）复杂代码。
      • Shell 复杂度：平均每个文件 9.6 行（789/82 行）复杂代码，说明可能存在较为复杂的嵌套逻辑。

二、项目规模估算

  1. COCOMO 模型结果
    • 成本估算：
      • 开发成本：$5,124,210。
      • 时间估算：25.59 个月。
      • 需要人数：需 17.79 人团队。
cost
cost

当然，关于成本估算，我们可以通过 --avg-wage 参数修改人员的年平均工资（默认为 $56286）；还可以通过参数 --cocomo-project-type 修改模型（默认为 organic），可以选择 organic, semi-detached, embedded, "custom,1,1,1,1" 其中的一项。

  1. 实际代码效率
    • 千行代码成本：$25.16（总成本 / 总代码行数），反映代码质量较高或团队效率较好。

以上便是 scc 输出结果的基本解读。

scc 支持非常多的可选参数，你可以通过命令 scc -h 获得帮助。这里简单介绍几个常用选项：

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$ scc ./src # 统计指定路径
$ scc -l # 查看支持的语言和扩展名
$ scc -i go,java  # 仅统计 Go 和 Java 文件
$ scc -f json # JSON 格式输出
$ scc -f html > report.html # 生成可视化 HTML 报告
$ scc --format-multi="html:report.html,json:data.json" # 同时输出多种格式，并写入文件
$ scc --avg-wage=60000  # 自定义平均工资（默认 $56,286 美元）

此外，如果你想在统计 Go 代码时忽略以 *_test.go 结尾的测试文件，则可以结合 git 来时先。

首先在 .gitignore 文件中加入如下配置项：

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**/*_test.go

然后，再次执行 scc 命令即可在统计时忽略所有以 *_test.go 结尾的测试文件。

因为 scc 默认就会读取 .gitignore 中的配置项，如果你想忽略 .gitignore 文件的作用，则可以执行如下命令：

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# 指定参数 --no-gitignore 忽略 .gitignore 文件产生的副作用
$ scc --no-gitignore

cloc

除了 scc 工具，其实还有一个老牌的更加流行的工具 cloc 也可以用来统计代码。cloc 使用 Perl 语言编写，以下是使用 cloc 工具统计 OneX 项目代码行数的输出结果：

cloc
cloc

可以发现，与 scc 输出结果略有差异，不过整体来说都比较准确。cloc 最大的问题是慢，从速度角度来说，确实 scc 速度更快，体验更好。针对 OneX 项目代码统计，scc 几乎瞬间完成，而 cloc 则需要 40+ 秒才统计完成。

总结

scc 是一款用 Go 编写的速度飞快且准确的代码统计工具，并且支持复杂度计算和成本估计。通过使用 scc，一行命令我们就可以统计代码行数。

以下是我用 Hunyuan 大模型帮我生成的 scc 与其他主流代码统计工具的对比表格：

工具 语言 核心功能 优势 局限性
scc Go 代码行数、复杂度、COCOMO 估算 速度最快（百万行级处理） 功能相对单一
cloc Perl 代码行数、注释、空白行 支持更多非代码文件（如二进制） 统计速度较慢
tokei Rust 语言分类统计 支持 200+ 语言，内存占用低 无复杂度分析功能

仅供参考。

希望此文能对你有所启发。

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