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Python：代码统计

发布于 2024-11-03 10:05:30 字数 120 浏览 0 评论 0原文

你知道是否有一个可以生成代码统计信息的 Python 库吗？我正在考虑指向一个包并获取类、函数、方法、文档块行等的数量。

它最终可能包含无用的东西，例如 lambda 的数量或其他疯狂的统计数据，只是为了好玩。

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(り薆情海 2024-11-10 10:05:31

人们通常不会用十几两行代码就能完成的事情来制作包。下面分析了 all python 语法的用法，并返回一个字典，将 ast 节点映射到该节点在源中出现的次数。显示 def 和 class 语句数量的示例也在其下方。

import collections
import os
import ast

def analyze(packagedir):
    stats = collections.defaultdict(int)
    for (dirpath, dirnames, filenames) in os.walk(packagedir):
        for filename in filenames:
            if not filename.endswith('.py'):
                continue

            filename = os.path.join(dirpath, filename)

            syntax_tree = ast.parse(open(filename).read(), filename)
            for node in ast.walk(syntax_tree):
                stats[type(node)] += 1   

    return stats

print("Number of def statements:", analyze('.')[ast.FunctionDef])
print("Number of class statements:", analyze('.')[ast.ClassDef])

People don't generally make packages out of things that can be done in a dozen or two lines of code. The following analyzes usage of all python syntax and returns a dictionary mapping ast nodes to how many times that node came up in the source. Examples showing the number of def and class statements are below it as well.

import collections
import os
import ast

def analyze(packagedir):
    stats = collections.defaultdict(int)
    for (dirpath, dirnames, filenames) in os.walk(packagedir):
        for filename in filenames:
            if not filename.endswith('.py'):
                continue

            filename = os.path.join(dirpath, filename)

            syntax_tree = ast.parse(open(filename).read(), filename)
            for node in ast.walk(syntax_tree):
                stats[type(node)] += 1   

    return stats

print("Number of def statements:", analyze('.')[ast.FunctionDef])
print("Number of class statements:", analyze('.')[ast.ClassDef])

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