Python实现代码统计工具（终极篇）

Python  /  管理员 发布于 7年前   173

本文对于先前系列文章中实现的C/Python代码统计工具(CPLineCounter)，通过C扩展接口重写核心算法加以优化，并与网上常见的统计工具做对比。实测表明，CPLineCounter在统计精度和性能方面均优于其他同类统计工具。以千万行代码为例评测性能，CPLineCounter在Cpython和Pypy环境下运行时，比国外统计工具cloc1.64分别快14.5倍和29倍，比国内SourceCounter3.4分别快1.8倍和3.6倍。

运行测试环境
本文基于Windows系统平台，运行和测试所涉及的代码实例。平台信息如下： 

>>> import sys, platform>>> print '%s %s, Python %s' %(platform.system(), platform.release(), platform.python_version())Windows XP, Python 2.7.11>>> sys.version'2.7.11 (v2.7.11:6d1b6a68f775, Dec 5 2015, 20:32:19) [MSC v.1500 32 bit (Intel)]' 

注意，Python不同版本间语法存在差异，故文中某些代码实例需要稍作修改，以便在低版本Python环境中运行。
一. 代码实现与优化
 为避免碎片化，本节将给出完整的实现代码。注意，本节某些变量或函数定义与先前系列文章中的实现存在细微差异，请注意甄别。 
1.1 代码实现
首先，定义两个存储统计结果的列表： 

import os, sysrawCountInfo = [0, 0, 0, 0, 0]detailCountInfo = [] 

其中，rawCountInfo存储粗略的文件总行数信息，列表元素依次为文件行、代码行、注释行和空白行的总数，以及文件数目。detailCountInfo存储详细的统计信息，包括单个文件的行数信息和文件名，以及所有文件的行数总和。 

以下将给出具体的实现代码。为避免大段粘贴代码，以函数为片段简要描述。

 def CalcLinesCh(line, isBlockComment): lineType, lineLen = 0, len(line) if not lineLen:  return lineType line = line + '\n' #添加一个字符防止iChar+1时越界 iChar, isLineComment = 0, False while iChar < lineLen:  if line[iChar] == ' ' or line[iChar] == '\t': #空白字符   iChar += 1; continue  elif line[iChar] == '/' and line[iChar+1] == '/': #行注释   isLineComment = True   lineType |= 2; iChar += 1 #跳过'/'  elif line[iChar] == '/' and line[iChar+1] == '*': #块注释开始符   isBlockComment[0] = True   lineType |= 2; iChar += 1  elif line[iChar] == '*' and line[iChar+1] == '/': #块注释结束符   isBlockComment[0] = False   lineType |= 2; iChar += 1  else:   if isLineComment or isBlockComment[0]:    lineType |= 2   else:    lineType |= 1  iChar += 1 return lineType #Bitmap：0空行，1代码，2注释，3代码和注释def CalcLinesPy(line, isBlockComment): #isBlockComment[single quotes, double quotes] lineType, lineLen = 0, len(line) if not lineLen:  return lineType line = line + '\n\n' #添加两个字符防止iChar+2时越界 iChar, isLineComment = 0, False while iChar < lineLen:  if line[iChar] == ' ' or line[iChar] == '\t': #空白字符   iChar += 1; continue  elif line[iChar] == '#':   #行注释   isLineComment = True   lineType |= 2  elif line[iChar:iChar+3] == "'''": #单引号块注释   if isBlockComment[0] or isBlockComment[1]:    isBlockComment[0] = False   else:    isBlockComment[0] = True   lineType |= 2; iChar += 2  elif line[iChar:iChar+3] == '"""': #双引号块注释   if isBlockComment[0] or isBlockComment[1]:    isBlockComment[1] = False   else:    isBlockComment[1] = True   lineType |= 2; iChar += 2  else:   if isLineComment or isBlockComment[0] or isBlockComment[1]:    lineType |= 2   else:    lineType |= 1  iChar += 1 return lineType #Bitmap：0空行，1代码，2注释，3代码和注释 

CalcLinesCh()和CalcLinesPy()函数分别基于C和Python语法判断文件行属性，按代码、注释或空行分别统计。

 from ctypes import c_uint, c_ubyte, CDLLCFuncObj = Nonedef LoadCExtLib(): try:  global CFuncObj  CFuncObj = CDLL('CalcLines.dll') except Exception: #不捕获系统退出(SystemExit)和键盘中断(KeyboardInterrupt)异常  passdef CalcLines(fileType, line, isBlockComment): try:  #不可将CDLL('CalcLines.dll')放于本函数内，否则可能严重拖慢执行速度  bCmmtArr = (c_ubyte * len(isBlockComment))(*isBlockComment)  CFuncObj.CalcLinesCh.restype = c_uint  if fileType is 'ch': #is(同一性运算符)判断对象标识(id)是否相同，较==更快   lineType = CFuncObj.CalcLinesCh(line, bCmmtArr)  else:   lineType = CFuncObj.CalcLinesPy(line, bCmmtArr)  isBlockComment[0] = True if bCmmtArr[0] else False  isBlockComment[1] = True if bCmmtArr[1] else False  #不能采用以下写法，否则本函数返回后isBlockComment列表内容仍为原值  #isBlockComment = [True if i else False for i in bCmmtArr] except Exception, e:  #print e  if fileType is 'ch':   lineType = CalcLinesCh(line, isBlockComment)  else:   lineType = CalcLinesPy(line, isBlockComment) return lineType 

为提升运行速度，作者将CalcLinesCh()和CalcLinesPy()函数用C语言重写，并编译生成动态链接库。这两个函数的C语言版本实现和使用详见1.2小节。LoadCExtLib()和CalcLines()函数旨在加载该动态链接库并执行相应的C版本统计函数，若加载失败则执行较慢的Python版本统计函数。 

上述代码运行于CPython环境，且C动态库通过Python2.5及后续版本内置的ctypes模块加载和执行。该模块作为Python的外部函数库，提供与C语言兼容的数据类型，并允许调用DLL或共享库中的函数。因此，ctypes常被用来在纯Python代码中封装(wrap)外部动态库。 

若代码运行于Pypy环境，则需使用cffi接口调用C程序： 

from cffi import FFICFuncObj, ffiBuilder = None, FFI()def LoadCExtLib(): try:  global CFuncObj  ffiBuilder.cdef('''  unsigned int CalcLinesCh(char *line, unsigned char isBlockComment[2]);  unsigned int CalcLinesPy(char *line, unsigned char isBlockComment[2]);  ''')  CFuncObj = ffiBuilder.dlopen('CalcLines.dll') except Exception: #不捕获系统退出(SystemExit)和键盘中断(KeyboardInterrupt)异常  passdef CalcLines(fileType, line, isBlockComment): try:  bCmmtArr = ffiBuilder.new('unsigned char[2]', isBlockComment)  if fileType is 'ch': #is(同一性运算符)判断对象标识(id)是否相同，较==更快   lineType = CFuncObj.CalcLinesCh(line, bCmmtArr)  else:   lineType = CFuncObj.CalcLinesPy(line, bCmmtArr)  isBlockComment[0] = True if bCmmtArr[0] else False  isBlockComment[1] = True if bCmmtArr[1] else False  #不能采用以下写法，否则本函数返回后isBlockComment列表内容仍为原值  #isBlockComment = [True if i else False for i in bCmmtArr] except Exception, e:  #print e  if fileType is 'ch':   lineType = CalcLinesCh(line, isBlockComment)  else:   lineType = CalcLinesPy(line, isBlockComment) return lineType 

cffi用法类似ctypes，但允许直接加载C文件来调用里面的函数(在解释过程中自动编译)。此处为求统一，仍使用加载动态库的方式。

def SafeDiv(dividend, divisor): if divisor: return float(dividend)/divisor elif dividend:  return -1 else:    return 0gProcFileNum = 0def CountFileLines(filePath, isRawReport=True, isShortName=False): fileExt = os.path.splitext(filePath) if fileExt[1] == '.c' or fileExt[1] == '.h':  fileType = 'ch' elif fileExt[1] == '.py': #==(比较运算符)判断对象值(value)是否相同  fileType = 'py' else:  return global gProcFileNum; gProcFileNum += 1 sys.stderr.write('%d files processed...\r'%gProcFileNum) isBlockComment = [False]*2 #或定义为全局变量，以保存上次值 lineCountInfo = [0]*5  #[代码总行数, 代码行数, 注释行数, 空白行数, 注释率] with open(filePath, 'r') as file:  for line in file:   lineType = CalcLines(fileType, line.strip(), isBlockComment)   lineCountInfo[0] += 1   if lineType == 0: lineCountInfo[3] += 1   elif lineType == 1: lineCountInfo[1] += 1   elif lineType == 2: lineCountInfo[2] += 1   elif lineType == 3: lineCountInfo[1] += 1; lineCountInfo[2] += 1   else:    assert False, 'Unexpected lineType: %d(0~3)!' %lineType if isRawReport:  global rawCountInfo  rawCountInfo[:-1] = [x+y for x,y in zip(rawCountInfo[:-1], lineCountInfo[:-1])]  rawCountInfo[-1] += 1 elif isShortName:  lineCountInfo[4] = SafeDiv(lineCountInfo[2], lineCountInfo[2]+lineCountInfo[1])  detailCountInfo.append([os.path.basename(filePath), lineCountInfo]) else:  lineCountInfo[4] = SafeDiv(lineCountInfo[2], lineCountInfo[2]+lineCountInfo[1])  detailCountInfo.append([filePath, lineCountInfo]) 

注意"%d files processed..."进度提示。因无法判知输出是否通过命令行重定向至文件(sys.stdout不变，sys.argv不含">out")，该进度提示将换行写入输出文件内。假定代码文件数目为N，输出文件内将含N行进度信息。目前只能利用重定向缺省只影响标准输出的特点，将进度信息由标准错误输出至控制台；同时增加-o选项，以显式地区分标准输出和文件写入，降低使用者重定向的可能性。 

此外，调用CalcLines()函数时通过strip()方法剔除文件行首尾的空白字符。因此，CalcLinesCh()和CalcLinesPy()内无需行结束符判断分支。

SORT_ORDER = (lambda x:x[0], False)def SetSortArg(sortArg=None): global SORT_ORDER if not sortArg:  return if any(s in sortArg for s in ('file', '0')): #条件宽松些 #if sortArg in ('rfile', 'file', 'r0', '0'):  keyFunc = lambda x:x[1][0] elif any(s in sortArg for s in ('code', '1')):  keyFunc = lambda x:x[1][1] elif any(s in sortArg for s in ('cmmt', '2')):  keyFunc = lambda x:x[1][2] elif any(s in sortArg for s in ('blan', '3')):  keyFunc = lambda x:x[1][3] elif any(s in sortArg for s in ('ctpr', '4')):  keyFunc = lambda x:x[1][4] elif any(s in sortArg for s in ('name', '5')):  keyFunc = lambda x:x[0] else: #因argparse内已限制排序参数范围，此处也可用assert  print >>sys.stderr, 'Unsupported sort order(%s)!' %sortArg  return isReverse = sortArg[0]=='r' #False:升序(ascending); True:降序(decending) SORT_ORDER = (keyFunc, isReverse)def ReportCounterInfo(isRawReport=True, stream=sys.stdout):  #代码注释率 = 注释行 / (注释行+有效代码行) print >>stream, 'FileLines CodeLines CommentLines BlankLines CommentPercent %s'\   %(not isRawReport and 'FileName' or '') if isRawReport:  print >>stream, '%-11d%-11d%-14d%-12d%-16.2f<Total:%d Code Files>' %(rawCountInfo[0],\    rawCountInfo[1], rawCountInfo[2], rawCountInfo[3], \    SafeDiv(rawCountInfo[2], rawCountInfo[2]+rawCountInfo[1]), rawCountInfo[4])  return total = [0, 0, 0, 0] #对detailCountInfo排序。缺省按第一列元素(文件名)升序排序，以提高输出可读性。 detailCountInfo.sort(key=SORT_ORDER[0], reverse=SORT_ORDER[1]) for item in detailCountInfo:  print >>stream, '%-11d%-11d%-14d%-12d%-16.2f%s' %(item[1][0], item[1][1], item[1][2], \    item[1][3], item[1][4], item[0])  total[0] += item[1][0]; total[1] += item[1][1]  total[2] += item[1][2]; total[3] += item[1][3] print >>stream, '-' * 90 #输出90个负号(minus)或连字号(hyphen) print >>stream, '%-11d%-11d%-14d%-12d%-16.2f<Total:%d Code Files>' \   %(total[0], total[1], total[2], total[3], \   SafeDiv(total[2], total[2]+total[1]), len(detailCountInfo)) 

ReportCounterInfo()输出统计报告。注意，详细报告输出前，会根据指定的排序规则对输出内容排序。此外，空白行术语由EmptyLines改为BlankLines。前者表示该行除行结束符外不含任何其他字符，后者表示该行只包含空白字符(空格、制表符和行结束符等)。 

为支持同时统计多个目录和(或)文件，使用ParseTargetList()解析目录-文件混合列表，将其元素分别存入目录和文件列表： 

def ParseTargetList(targetList): fileList, dirList = [], [] if targetList == []:  targetList.append(os.getcwd()) for item in targetList:  if os.path.isfile(item):   fileList.append(os.path.abspath(item))  elif os.path.isdir(item):   dirList.append(os.path.abspath(item))  else:   print >>sys.stderr, "'%s' is neither a file nor a directory!" %item return [fileList, dirList] 

LineCounter()函数基于目录和文件列表进行统计： 

def CountDir(dirList, isKeep=False, isRawReport=True, isShortName=False): for dir in dirList:  if isKeep:   for file in os.listdir(dir):    CountFileLines(os.path.join(dir, file), isRawReport, isShortName)  else:   for root, dirs, files in os.walk(dir):    for file in files:     CountFileLines(os.path.join(root, file), isRawReport, isShortName)def CountFile(fileList, isRawReport=True, isShortName=False): for file in fileList:  CountFileLines(file, isRawReport, isShortName)def LineCounter(isKeep=False, isRawReport=True, isShortName=False, targetList=[]): fileList, dirList = ParseTargetList(targetList) if fileList != []:  CountFile(fileList, isRawReport, isShortName) if dirList != []:  CountDir(dirList, isKeep, isRawReport, isShortName) 

然后，添加命令行解析处理：

import argparsedef ParseCmdArgs(argv=sys.argv): parser = argparse.ArgumentParser(usage='%(prog)s [options] target',      description='Count lines in code files.') parser.add_argument('target', nargs='*',   help='space-separated list of directories AND/OR files') parser.add_argument('-k', '--keep', action='store_true',   help='do not walk down subdirectories') parser.add_argument('-d', '--detail', action='store_true',   help='report counting result in detail') parser.add_argument('-b', '--basename', action='store_true',   help='do not show file\'s full path')## sortWords = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', 'file', 'code', 'cmmt', 'blan', 'ctpr', 'name']## parser.add_argument('-s', '--sort',##  choices=[x+y for x in ['','r'] for y in sortWords],##  help='sort order: {0,1,2,3,4,5} or {file,code,cmmt,blan,ctpr,name},' \##    "prefix 'r' means sorting in reverse order") parser.add_argument('-s', '--sort',   help='sort order: {0,1,2,3,4,5} or {file,code,cmmt,blan,ctpr,name}, ' \    "prefix 'r' means sorting in reverse order") parser.add_argument('-o', '--out',   help='save counting result in OUT') parser.add_argument('-c', '--cache', action='store_true',   help='use cache to count faster(unreliable when files are modified)') parser.add_argument('-v', '--version', action='version',   version='%(prog)s 3.0 by xywang') args = parser.parse_args() return (args.keep, args.detail, args.basename, args.sort, args.out, args.cache, args.target) 

注意ParseCmdArgs()函数中增加的-s选项。该选项指定输出排序方式，并由r前缀指定升序还是降序。例如，-s 0或-s file表示输出按文件行数升序排列，-s r0或-s rfile表示输出按文件行数降序排列。
-c缓存选项最适用于改变输出排序规则时。为支持该选项，使用Json模块持久化统计报告：

CACHE_FILE = 'Counter.dump'CACHE_DUMPER, CACHE_GEN = None, Nonefrom json import dump, JSONDecoderdef CounterDump(data): global CACHE_DUMPER if CACHE_DUMPER == None:  CACHE_DUMPER = open(CACHE_FILE, 'w') dump(data, CACHE_DUMPER)def ParseJson(jsonData): endPos = 0 while True:  jsonData = jsonData[endPos:].lstrip()  try:   pyObj, endPos = JSONDecoder().raw_decode(jsonData)   yield pyObj  except ValueError:   breakdef CounterLoad(): global CACHE_GEN if CACHE_GEN == None:  CACHE_GEN = ParseJson(open(CACHE_FILE, 'r').read()) try:  return next(CACHE_GEN) except StopIteration, e:  return []def shouldUseCache(keep, detail, basename, cache, target): if not cache: #未指定启用缓存  return False try:  (_keep, _detail, _basename, _target) = CounterLoad() except (IOError, EOFError, ValueError): #缓存文件不存在或内容为空或不合法  return False if keep == _keep and detail == _detail and basename == _basename \  and sorted(target) == sorted(_target):  return True else:  return False 

注意，json持久化会涉及字符编码问题。例如，当源文件名包含gbk编码的中文字符时，文件名写入detailCountInfo前应通过unicode(os.path.basename(filePath), 'gbk')转换为Unicode，否则dump时会报错。幸好，只有测试用的源码文件才可能包含中文字符。因此，通常不用考虑编码问题。 

此时，可调用以上函数统计代码并输出报告： 

def main(): global gIsStdout, rawCountInfo, detailCountInfo (keep, detail, basename, sort, out, cache, target) = ParseCmdArgs() stream = sys.stdout if not out else open(out, 'w') SetSortArg(sort); LoadCExtLib() cacheUsed = shouldUseCache(keep, detail, basename, cache, target) if cacheUsed:  try:   (rawCountInfo, detailCountInfo) = CounterLoad()  except (EOFError, ValueError), e: #不太可能出现   print >>sys.stderr, 'Unexpected Cache Corruption(%s), Try Counting Directly.'%e   LineCounter(keep, not detail, basename, target) else:  LineCounter(keep, not detail, basename, target) ReportCounterInfo(not detail, stream) CounterDump((keep, detail, basename, target)) CounterDump((rawCountInfo, detailCountInfo)) 

为测量行数统计工具的运行效率，还可添加如下计时代码：

if __name__ == '__main__': from time import clock startTime = clock() main() endTime = clock() print >>sys.stderr, 'Time Elasped: %.2f sec.' %(endTime-startTime) 

为避免cProfile开销，此处使用time.clock()测量耗时。
 1.2 代码优化
 CalcLinesCh()和CalcLinesPy()除len()函数外并未使用其他Python库函数，因此很容易改写为C实现。其C语言版本实现最初如下： 

#include <stdio.h>#include <string.h>#define TRUE 1#define FALSE 0unsigned int CalcLinesCh(char *line, unsigned char isBlockComment[2]) { unsigned int lineType = 0; unsigned int lineLen = strlen(line); if(!lineLen)  return lineType; char *expandLine = calloc(lineLen + 1/*\n*/, 1); if(NULL == expandLine)  return lineType; memmove(expandLine, line, lineLen); expandLine[lineLen] = '\n'; //添加一个字符防止iChar+1时越界 unsigned int iChar = 0; unsigned char isLineComment = FALSE; while(iChar < lineLen) {  if(expandLine[iChar] == ' ' || expandLine[iChar] == '\t') { //空白字符   iChar += 1; continue;  }  else if(expandLine[iChar] == '/' && expandLine[iChar+1] == '/') { //行注释   isLineComment = TRUE;   lineType |= 2; iChar += 1; //跳过'/'  }  else if(expandLine[iChar] == '/' && expandLine[iChar+1] == '*') { //块注释开始符   isBlockComment[0] = TRUE;   lineType |= 2; iChar += 1;  }  else if(expandLine[iChar] == '*' && expandLine[iChar+1] == '/') { //块注释结束符   isBlockComment[0] = FALSE;   lineType |= 2; iChar += 1;  }  else {   if(isLineComment || isBlockComment[0])    lineType |= 2;   else    lineType |= 1;  }  iChar += 1; } free(expandLine); return lineType; //Bitmap：0空行，1代码，2注释，3代码和注释}unsigned int CalcLinesPy(char *line, unsigned char isBlockComment[2]) { //isBlockComment[single quotes, double quotes] unsigned int lineType = 0; unsigned int lineLen = strlen(line); if(!lineLen)  return lineType; char *expandLine = calloc(lineLen + 2/*\n\n*/, 1); if(NULL == expandLine)  return lineType; memmove(expandLine, line, lineLen); //添加两个字符防止iChar+2时越界 expandLine[lineLen] = '\n'; expandLine[lineLen+1] = '\n'; unsigned int iChar = 0; unsigned char isLineComment = FALSE; while(iChar < lineLen) {  if(expandLine[iChar] == ' ' || expandLine[iChar] == '\t') { //空白字符   iChar += 1; continue;  }  else if(expandLine[iChar] == '#') { //行注释   isLineComment = TRUE;   lineType |= 2;  }  else if(expandLine[iChar] == '\'' && expandLine[iChar+1] == '\''    && expandLine[iChar+2] == '\'') { //单引号块注释   if(isBlockComment[0] || isBlockComment[1])    isBlockComment[0] = FALSE;   else    isBlockComment[0] = TRUE;   lineType |= 2; iChar += 2;  }  else if(expandLine[iChar] == '"' && expandLine[iChar+1] == '"'    && expandLine[iChar+2] == '"') { //双引号块注释   if(isBlockComment[0] || isBlockComment[1])    isBlockComment[1] = FALSE;   else    isBlockComment[1] = TRUE;   lineType |= 2; iChar += 2;  }  else {   if(isLineComment || isBlockComment[0] || isBlockComment[1])    lineType |= 2;   else    lineType |= 1;  }  iChar += 1; } free(expandLine); return lineType; //Bitmap：0空行，1代码，2注释，3代码和注释} 

这种实现最接近原来的Python版本，但还能进一步优化，如下：

 #define TRUE 1#define FALSE 0unsigned int CalcLinesCh(char *line, unsigned char isBlockComment[2]) { unsigned int lineType = 0; unsigned int iChar = 0; unsigned char isLineComment = FALSE; while(line[iChar] != '\0') {  if(line[iChar] == ' ' || line[iChar] == '\t') { //空白字符   iChar += 1; continue;  }  else if(line[iChar] == '/' && line[iChar+1] == '/') { //行注释   isLineComment = TRUE;   lineType |= 2; iChar += 1; //跳过'/'  }  else if(line[iChar] == '/' && line[iChar+1] == '*') { //块注释开始符   isBlockComment[0] = TRUE;   lineType |= 2; iChar += 1;  }  else if(line[iChar] == '*' && line[iChar+1] == '/') { //块注释结束符   isBlockComment[0] = FALSE;   lineType |= 2; iChar += 1;  }  else {   if(isLineComment || isBlockComment[0])    lineType |= 2;   else    lineType |= 1;  }  iChar += 1; } return lineType; //Bitmap：0空行，1代码，2注释，3代码和注释}unsigned int CalcLinesPy(char *line, unsigned char isBlockComment[2]) { //isBlockComment[single quotes, double quotes] unsigned int lineType = 0; unsigned int iChar = 0; unsigned char isLineComment = FALSE; while(line[iChar] != '\0') {  if(line[iChar] == ' ' || line[iChar] == '\t') { //空白字符   iChar += 1; continue;  }  else if(line[iChar] == '#') { //行注释   isLineComment = TRUE;   lineType |= 2;  }  else if(line[iChar] == '\'' && line[iChar+1] == '\''    && line[iChar+2] == '\'') { //单引号块注释   if(isBlockComment[0] || isBlockComment[1])    isBlockComment[0] = FALSE;   else    isBlockComment[0] = TRUE;   lineType |= 2; iChar += 2;  }  else if(line[iChar] == '"' && line[iChar+1] == '"'    && line[iChar+2] == '"') { //双引号块注释   if(isBlockComment[0] || isBlockComment[1])    isBlockComment[1] = FALSE;   else    isBlockComment[1] = TRUE;   lineType |= 2; iChar += 2;  }  else {   if(isLineComment || isBlockComment[0] || isBlockComment[1])    lineType |= 2;   else    lineType |= 1;  }  iChar += 1; } return lineType; //Bitmap：0空行，1代码，2注释，3代码和注释} 

优化后的版本利用&&运算符短路特性，因此不必考虑越界问题，从而避免动态内存的分配和释放。 

作者的Windows系统最初未安装Microsoft VC++工具，因此使用已安装的MinGW开发环境编译dll文件。将上述C代码保存为CalcLines.c，编译命令如下：
 gcc -shared -o CalcLines.dll CalcLines.c
注意，MinGW中编译dll和编译so的命令相同。-shared选项指明创建共享库，在Windows中为dll文件，在Unix系统中为so文件。 

其间，作者还尝试其他C扩展工具，如PyInline。在http://pyinline.sourceforge.net/下载压缩包，解压后拷贝目录PyInline-0.03至Lib\site-packages下。在命令提示符窗口中进入该目录，执行python setup.py install安装PyInline
 执行示例时提示BuildError: error: Unable to find vcvarsall.bat。查阅网络资料，作者下载Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7并安装。然而，实践后发现PyInline非常难用，于是作罢。 

由于对MinGW编译效果存疑，作者最终决定安装VS2008 Express Edition。之所以选择2008版本，是考虑到CPython2.7的Windows版本基于VS2008的运行时(runtime)库。安装后，在C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\bin目录可找到cl.exe(编译器)和link.exe(链接器)。按照网络教程设置环境变量后，即可在Visual Studio 2008 Command Prompt命令提示符中编译和链接程序。输入cl /help或cl -help可查看编译器选项说明。 

将CalcLines.c编译为动态链接库前，还需要对函数头添加_declspec(dllexport)，以指明这是从dll导出的函数：
 _declspec(dllexport) unsigned int CalcLinesCh(char *line, unsigned char isBlockComment[2]) {...
_declspec(dllexport) unsigned int CalcLinesPy(char *line, unsigned char isBlockComment[2]) {...
否则Python程序加载动态库后，会提示找不到相应的C函数。 

添加函数导出标记后，执行如下命令编译源代码：
 cl /Ox /Ot /Wall /LD /FeCalcLines.dll CalcLines.c
其中，/Ox选项表示使用最大优化，/Ot选项表示代码速度优先。/LD表示创建动态链接库，/Fe指明动态库名称。 

动态库文件可用UPX压缩。由MinGW编译的dll文件，UPX压缩前后分别为13KB和11KB；而VS2008编译过的dll文件，UPX压缩前后分别为41KB和20KB。经测两者速度相当。考虑到动态库体积，后文仅使用MinGW编译的dll文件。 

使用C扩展的动态链接库，代码统计工具在CPython2.7环境下可获得极大的速度提升。相对而言，Pypy因为本身加速效果显著，动态库的性能提升反而不太明显。此外，当待统计文件数目较少时，也可不使用dll文件(此时将启用Python版本的算法)；当文件数目较多时，dll文件会显著提高统计速度。详细的评测数据参见第二节。 

作者使用的Pypy版本为5.1，可从官网下载Win32安装包。该安装包默认包含cffi1.6，后者的使用可参考《Python学习入门手册以及CFFI》或CFFI官方文档。安装Pypy5.1后，在命令提示符窗口输入pypy可查看pypy和cffi版本信息： 

E:\PyTest>pypyPython 2.7.10 (b0a649e90b66, Apr 28 2016, 13:11:00)[PyPy 5.1.1 with MSC v.1500 32 bit] on win32Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>>> import cffi>>>> cffi.__version__'1.6.0' 

若要CPLineCounter在未安装Python环境的主机上运行，应先将CPython版本的代码转换为exe并压缩后，连同压缩后的dll文件一并发布。使用者可将其放入同一个目录，再将该目录加入PATH环境变量，即可在Windows命令提示符窗口中运行CPLineCounter。例如：

 D:\pytest>CPLineCounter -d lctest -s codeFileLines CodeLines CommentLines BlankLines CommentPercent FileName6   3   4    0   0.57   D:\pytest\lctest\hard.c27   7   15   5   0.68   D:\pytest\lctest\file27_code7_cmmt15_blank5.py33   19   15   4   0.44   D:\pytest\lctest\line.c44   34   3    7   0.08   D:\pytest\lctest\test.c44   34   3    7   0.08   D:\pytest\lctest\subdir\test.c243  162  26   60   0.14   D:\pytest\lctest\subdir\CLineCounter.py------------------------------------------------------------------------------------------397  259  66   83   0.20   <Total:6 Code Files>Time Elasped: 0.04 sec. 

二. 精度与性能评测
 为检验CPLineCounter统计精度和性能，作者从网上下载几款常见的行数统计工具，即cloc1.64(10.9MB)、linecount3.7(451KB)、SourceCounter3.4(8.34MB)和SourceCount_1.0(644KB)。

首先测试统计精度。以line.c为目标代码，上述工具的统计输出如下表所示("-"表示该工具未直接提供该统计项)：

 　　　　 经

人工检验，CPLineCounter的统计结果准确无误。linecount和SourceCounter统计也较为可靠。
 然后，统计82个源代码文件，上述工具的统计输出如下表所示：　　　　

通常，文件总行数和空行数统计规则简单，不易出错。因此，选取这两项统计重合度最高的工具作为基准，即CPLineCounter和linecount。同时，对于代码行数和注释行数，CPLineCounter和SourceCounter的统计结果重合。根据统计重合度，有理由认为CPLineCounter的统计精度最高。 

最后，测试统计性能。在作者的Windows XP主机(Pentium G630 2.7GHz主频2GB内存)上，统计5857个C源代码文件，总行数接近千万级。上述工具的性能表现如下表所示。表中仅显示总计项，实际上仍统计单个文件的行数信息。注意，测试时linecount要勾选"目录统计时包含同名文件"，cloc要添加--skip-uniqueness和--by-file选项。　　　　

其中，CPLineCounter的性能因运行场景而异，统计耗时少则29秒，多则281秒。。需要注意的是，cloc仅统计出5733个文件。
以条形图展示上述工具的统计性能，如下所示：

　　

 图中"Opt-c"表示CPLineCounter以-c选项运行，"CPython2.7+ctypes(O)"表示以CPython2.7环境运行附带旧DLL库的CPLineCounter，"Pypy5.1+cffi1.6(N)"表示以Pypy5.1环境运行附带新DLL库的CPLineCounter，以此类推。 

由于CPLineCounter并非纯粹的CPU密集型程序，因此DLL库算法本身的优化并未带来性能的显著提升(对比旧DLL库和新DLL库)。对比之下，Pypy内置JIT(即时编译)解释器，可从整体上极大地���升Python脚本的运行速度，加速效果甚至可与C匹敌。此外，性能测试数据会受到目标代码、CPU架构、预热、缓存、后台程序等多方面因素影响，因此不同工具或组合的性能表现可能与作者给出的数据略有出入。 

综合而言，CPLineCounter统计速度最快且结果可靠，软件体积也小(exe1.3MB,dll11KB)。SourceCounter统计结果比较可靠，速度较快，且内置项目管理信息。cloc文件数目统计误差大，linecount代码行统计误差大，两者速度较慢。但cloc可配置项丰富，并且可自行编译以压缩体积。SourceCount统计速度最慢，结果也不太可靠。 

了解Python并行计算的读者也可修改CPLineCounter源码实现，加入多进程处理，压满多核处理器；还可尝试多线程，以改善IO性能。以下截取CountFileLines()函数的部分line_profiler结果：

 E:\PyTest>kernprof -l -v CPLineCounter.py source -d > out.txt140872  93736  32106   16938  0.26   <Total:82 Code Files>Wrote profile results to CPLineCounter.py.lprofTimer unit: 2.79365e-07 sTotal time: 5.81981 sFile: CPLineCounter.pyFunction: CountFileLines at line 143Line #  Hits   Time Per Hit % Time Line Contents============================================================== 143           @profile 144           def CountFileLines(filePath, isRawReport=True, isShortName=False):... ... ... ... ... ... ... ... 162  82  7083200 86380.5  34.0  with open(filePath, 'r') as file: 163 140954  1851877  13.1  8.9   for line in file: 164 140872  6437774  45.7  30.9    lineType = CalcLines(fileType, line.strip(), isBlockComment) 165 140872  1761864  12.5  8.5    lineCountInfo[0] += 1 166 140872  1662583  11.8  8.0    if lineType == 0: lineCountInfo[3] += 1 167 123934  1499176  12.1  7.2    elif lineType == 1: lineCountInfo[1] += 1 168  32106  406931  12.7  2.0    elif lineType == 2: lineCountInfo[2] += 1 169  1908  27634  14.5  0.1    elif lineType == 3: lineCountInfo[1] += 1; lineCountInfo[2] += 1... ... ... ... ... ... ... ... 

line_profiler可用pip install line_profiler安装。在待评估函数前添加装饰器@profile后，运行kernprof命令，将给出被装饰函数中每行代码所耗费的时间。-l选项指明逐行分析，-v选项则指明执行后屏显计时信息。Hits(执行次数)或Time(执行时间)值较大的代码行具有较大的优化空间。

由line_profiler结果可见，该函数偏向CPU密集型(75~80行占用该函数56.7%的耗时)。然而考虑到目录遍历等操作，很可能整体程序为IO密集型。因此，选用多进程还是多线程加速还需要测试验证。最简单地，可将73~80行(即读文件和统计行数)均改为C实现。其他部分要么为IO密集型要么使用Python库，用C语言改写事倍功半。 

最后，若仅仅统计代码行数，Linux或Mac系统中可使用如下shell命令：
 find ./codeDir -name "*.c" -or -name "*.h" | xargs wc -l  #除空行外的总行数
find ./codeDir -name "*.c" -or -name "*.h" | xargs wc -l  #各文件行数及总和

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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