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我在網上衝浪時，在 GitHub 上發現了一個感興趣的開源項目 OneX ，我將其下載到本地，現在我該如何知道這個項目的體量呢？一個非常直觀的指標是看這個項目有多少行代碼。
我們可以使用如下命令，來統計 OneX 項目代碼行數：
$ cd onex
$ find . -name "*.go" -print | xargs wc -l | tail -n 1
155784 total截止目前，這個項目共計 155784 行 Go 代碼。
本文完。
scc
開個玩笑，接下來我將介紹一款強大的統計代碼行數的工具 scc 。
scc 是 Sloc、Cloc 和 Code 三個單詞的首字母縮寫，scc 是一款用 Go 編寫的速度飛快且準確的代碼統計工具，並且支持複雜度計算和成本估計。
可以通過如下命令來安裝 scc：
$ go install github.com/boyter/scc/v3@latest如果你是 Mac 電腦，也可以使用 Homebrew 來安裝 scc：
$ brew install scc使用 scc 統計 OneX 項目代碼行數：
scc 使用非常簡單，只需要進入到項目目錄，然後執行 scc 命令，即可實現統計。
scc 支持多種輸出格式，如 tabular（表格）、json、csv、html、sql 等，默認以表格的形式在命令行輸出統計結果，其輸出字段依次為：語言、文件數、總行數、空白行、註釋行、代碼行、複雜度。
以下是針對 scc 代碼統計結果的簡單分析：
一、核心指標解讀
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語言分佈與代碼量
- Go 語言主導：佔比 76.5%（155,784/203,648 行），文件數 1,220 個，複雜度 11,382，是項目核心開發語言。
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非代碼文件佔比：
- YAML/Markdown：佔 9.3%（(12,390+6,510)/203,648 行），多為配置文件和文檔，説明此項目文檔齊全。
- Shell/Dockerfile/Makefile：佔 7.9%（(13,346+778+1,920)/203,648 行），反映項目實現了容器化且自動化程度高。
- 代碼總量超過 14+ 萬行，説明這是一個大而全的超級項目。
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代碼質量指標
- 註釋率：全局註釋佔比 16.2%（32,933/203,648 行），Go 語言註釋率 15.3%（23,859/155,784 行），符合健康標準（通常建議 10-20%）。
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複雜度分析：
- Go 複雜度：平均每個文件 9.3 行（11,382/1,220 行）複雜代碼。
- Shell 複雜度：平均每個文件 9.6 行（789/82 行）複雜代碼，説明可能存在較為複雜的嵌套邏輯。
二、項目規模估算
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COCOMO 模型結果
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成本估算：
- 開發成本：$5,124,210。
- 時間估算：25.59 個月。
- 需要人數：需 17.79 人團隊。
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當然，關於成本估算，我們可以通過 --avg-wage 參數修改人員的年平均工資（默認為 $56286）；還可以通過參數 --cocomo-project-type 修改模型（默認為 organic），可以選擇 organic, semi-detached, embedded, "custom,1,1,1,1" 其中的一項。
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實際代碼效率
- 千行代碼成本：$25.16（總成本 / 總代碼行數），反映代碼質量較高或團隊效率較好。
以上便是 scc 輸出結果的基本解讀。
scc 支持非常多的可選參數，你可以通過命令 scc -h 獲得幫助。這裏簡單介紹幾個常用選項：
$ scc ./src # 統計指定路徑
$ scc -l # 查看支持的語言和擴展名
$ scc -i go,java # 僅統計 Go 和 Java 文件
$ scc -f json # JSON 格式輸出
$ scc -f html > report.html # 生成可視化 HTML 報告
$ scc --format-multi="html:report.html,json:data.json" # 同時輸出多種格式，並寫入文件
$ scc --avg-wage=60000 # 自定義平均工資（默認 $56,286 美元）此外，如果你想在統計 Go 代碼時忽略以 *_test.go 結尾的測試文件，則可以結合 git 來時先。
首先在 .gitignore 文件中加入如下配置項：
**/*_test.go然後，再次執行 scc 命令即可在統計時忽略所有以 *_test.go 結尾的測試文件。
因為 scc 默認就會讀取 .gitignore 中的配置項，如果你想忽略 .gitignore 文件的作用，則可以執行如下命令：
# 指定參數 --no-gitignore 忽略 .gitignore 文件產生的副作用
$ scc --no-gitignorecloc
除了 scc 工具，其實還有一個老牌的更加流行的工具 cloc 也可以用來統計代碼。cloc 使用 Perl 語言編寫，以下是使用 cloc 工具統計 OneX 項目代碼行數的輸出結果：
可以發現，與 scc 輸出結果略有差異，不過整體來説都比較準確。cloc 最大的問題是慢，從速度角度來説，確實 scc 速度更快，體驗更好。針對 OneX 項目代碼統計，scc 幾乎瞬間完成，而 cloc 則需要 40+ 秒才統計完成。
總結
scc 是一款用 Go 編寫的速度飛快且準確的代碼統計工具，並且支持複雜度計算和成本估計。通過使用 scc，一行命令我們就可以統計代碼行數。
以下是我用 Hunyuan 大模型幫我生成的 scc 與其他主流代碼統計工具的對比表格：
| 工具 | 語言 | 核心功能 | 優勢 | 侷限性 |
|---|---|---|---|---|
| scc | Go | 代碼行數、複雜度、COCOMO 估算 | 速度最快（百萬行級處理） | 功能相對單一 |
| cloc | Perl | 代碼行數、註釋、空白行 | 支持更多非代碼文件（如二進制） | 統計速度較慢 |
| tokei | Rust | 語言分類統計 | 支持 200+ 語言，內存佔用低 | 無複雜度分析功能 |
僅供參考。
希望此文能對你有所啓發。
延伸閲讀
- OneX GitHub 源碼：https://github.com/onexstack/onex
- scc GitHub 源碼：https://github.com/boyter/scc
- cloc GitHub 源碼：https://github.com/AlDanial/cloc
- tokie GitHub 源碼：https://github.com/XAMPPRocky/tokei
- 構造性成本模型（COCOMO）：https://zh.wikipedia.org/wiki/構造性成本模型
- 本文永久地址：https://jianghushinian.cn/2025/05/17/scc/
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