1.统计项目代码行数轻松搞定：使用 Node.js 脚本自动统计代码量
2.源代码审计工具之：SonarQube
3.代码阅读分析神器-Scitools Understand
4.走近源码：神奇的源码HyperLogLog
5.代码统计分析工具（SourceCounter）- 开发工作量估算、测试用例、统计缺陷预测工具
6.r语言是工具什么
统计项目代码行数轻松搞定：使用 Node.js 脚本自动统计代码量
在软件开发领域，代码规模和复杂度的源码了解至关重要。通过统计代码行数，统计项目管理者能掌握项目全貌，工具contextimpl源码下载包括代码量、源码文件分布和结构复杂度，统计对决策、工具优化和项目管理大有裨益。源码要提高效率，统计自动化工具是工具利器。本文将展示如何使用 Node.js 脚本轻松统计项目代码量，源码提升工作效率。统计实现步骤
首先，工具利用countLines函数读取文件，排除空行和注释，计算有效代码行数。接着，traverseDirectory函数遍历目录，区分文件类型，递归处理子目录。交互与配置
可通过命令行设置文件类型（如vue, js等）、忽略目录（如node_modules）和行数阈值。配置信息保存在config.json中，便于持续使用。实际应用
代码行数统计在项目管理中扮演重要角色，如评估项目规模、监控代码质量，以及决策重构优化。通过jyeontu工具，简单命令即可获取结果，它已发布到npm并开源在Gitee上。使用与支持
只需在控制台输入jyeontu命令，或关注公众号『前端也能这么有趣』获取源码。感谢大家的支持，JYeontu期待与你分享更多前端知识和有趣内容，下篇文章再见！源代码审计工具之：SonarQube
SonarQube是一个开源的代码分析平台，用于持续分析和评估项目源代码的appHTML源码查看质量。它能检测出项目中的重复代码、潜在bug、代码规范和安全性漏洞等问题，并通过web UI展示结果。
1. Sonar简介
1.1 SonarQube是什么？
1. 代码质量和安全扫描和分析平台。
2. 多维度分析代码：代码量、安全隐患、编写规范隐患、重复度、复杂度、代码增量、测试覆盖率等。
3. 支持+编程语言的代码扫描和分析，包括Java、Python、C#、JavaScript、Go、C++等。
4. 涵盖了编程语言的静态扫描规则：代码编写规范和安全规范。
5. 能够与代码编辑器、CI/CD平台完美集成。
6. 能够与SCM集成，可以直接在平台上看到代码问题是由哪位开发人员提交。
7. 帮助程序猿写出更干净、更安全的代码。
静态扫描主要针对开发人员编写的源代码。
通过定义好的代码质量和安全规则，对开发人员编写的代码进行扫描和分析。
将分析的结果多维护的呈现出来，以方便开发人员进行代码的优化和规范编写。
1.2 SonarQube的各个功能：
1.2.1 代码可靠性
1. BUG检测
2. 设置需要的代码标准
3. 代码异味
4. 代码安全性
5. 对于开发的各个路径进行检测
1.2.2 软件安全性
1. Security Hotspots: 代码存在安全问题的部分
2. Vulnerabilities: 代码是否存在漏洞
1.3 SonarQube如何工作？
Sonar静态代码扫描由两部分组成：SonarQube平台和sonar-scanner扫描器。
SonarQube: web界面管理平台。
1）展示所有的项目代码的质量数据。
2）配置质量规则、管理项目、配置通知、配置SCM等。
SonarScanner: 代码扫描工具。读写内存源码
专门用来扫描和分析项目代码。支持+语言。
代码扫描和分析完成之后，会将扫描结果存储到数据库当中，在SonarQube平台可以看到扫描数据。
SonarQube和sonarScanner之间的关系：
2 检测
Sonar是一个用于代码质量管理的开源平台，用于管理源代码的质量，可以从七个维度检测代码质量。通过插件形式，可以支持包括Java、C#、C/C++、PL/SQL、Cobol、JavaScript、Groovy等等二十几种编程语言的代码质量管理与检测。
2.1 Rules提示
2.1.1 Rule界面
2.1.2 Rule正确实例提示
2.2 糟糕的复杂度分布
文件、类、方法等，如果复杂度过高将难以改变，这会使得开发人员难以理解它们，且如果没有自动化的单元测试，对于程序中的任何组件的改变都将可能导致需要全面的回归测试。
2.3 重复
显然程序中包含大量复制粘贴的代码是质量低下的，Sonar可以展示源码中重复严重的地方。
2.4 缺乏单元测试
Sonar可以很方便地统计并展示单元测试覆盖率。
2.5 没有代码标准
Sonar可以通过PMD、CheckStyle、Findbugs等等代码规则检测工具规范代码编写。
2.6 没有足够的或者过多的注释
没有注释将使代码可读性变差，特别是当不可避免地出现人员变动时，程序的可读性将大幅下降，而过多的注释又会使得开发人员将精力过多地花费在阅读注释上，亦违背初衷。
2.7 潜在的bug
Sonar可以通过PMD、CheckStyle、Findbugs等等代码规则检测工具检测出潜在的bug。
2.8 糟糕的设计（原文Spaghetti Design，意大利面式设计）
通过Sonar可以找出循环，外卖商店源码展示包与包、类与类之间的相互依赖关系，可以检测自定义的架构规则；通过Sonar可以管理第三方的jar包，可以利用LCOM4检测单个任务规则的应用情况，检测耦合。
3. Sonar组成
4. Sonar集成过程
开发人员在他们的IDE中使用SonarLint运行分析本地代码。
开发人员将他们的代码提交到代码管理平台中（SVN、GIT等），
持续集成工具自动触发构建，调用SonarScanner对项目代码进行扫描分析，
分析报告发送到SonarQube Server中进行加工，
SonarQube Server加工并且保存分析报告到SonarQube Database中，通过UI显示分析报告。
代码阅读分析神器-Scitools Understand
在编程世界中，理解代码逻辑如同破译复杂的迷宫。然而，Scitools Understand，这款强大的代码阅读分析神器，就像一盏明灯，照亮了我们的探索之路。它不仅简化了阅读过程，还提供了丰富的功能来提升代码理解和维护效率。 Scitools Understand是一款全方位的静态代码分析工具，支持C/C++、Java、Javascript、Python、Ada等多种编程语言。它的核心特性包括：代码浏览与导航：通过强大的搜索和导航功能，开发者能迅速定位到源代码的关键部分，无论是类、函数还是变量，都能轻松跳转和查看。
代码度量：对代码复杂性、函数长度和行数等进行精确计算，帮助开发者评估代码质量，便于维护和优化。
代码可视化：通过生成类图、调用图等图表，unet c 源码直观展示代码结构和关系，便于理解和重构大型项目。
代码检查：内置的代码检查工具能发现潜在问题，如空指针引用和内存泄漏，提升代码的稳定性和安全性。
Understand不仅提供了代码行数统计，还能深入到函数层面的分析。图形化的代码流程分析，如Butterfly图和调用关系图，帮助开发者清晰地把握逻辑。同时，它还能检查代码规范，确保代码质量和一致性。 使用上，只需简单几步：设置项目，选择编程语言，添加源码，然后通过界面直观地浏览和分析。这款工具虽需付费，但程序员DeRozan公众号上提供了免费的pojie版供你体验，只需回复即可获取。 总之，Scitools Understand是提升代码阅读和理解能力的强大工具，值得每一位程序员探索和使用。立即行动，让代码阅读变得轻松而高效！走近源码：神奇的HyperLogLog
深入理解HyperLogLog的魅力，Redis中的高效基数统计工具。只需掌握基本命令，便可运用，但若要探究其原理和源码实现，本文将引导你探索更多。基数，这个数学概念，用于比较集合大小，如整数集和有理数集的基数相同，但统计大数据集基数时，传统的Set结构和bitmap方法都有局限。Set占用大量内存，bitmap虽节省空间，但统计个对象仍需G，HyperLogLog的出现解决了这个问题。
HyperLogLog的原理基于概率算法，通过hash值的第一个1的位置，而非每个元素值，来估算基数。想象一下Jack和丫丫的硬币游戏，HyperLogLog就像Jack的思维工具，通过计算概率来估算最长回合次数。Redis的HyperLogLog利用桶的概念，通过位定位桶，位的伯努利过程，精确地存储信息，仅用K内存实现密集存储或更节省的稀疏结构。
源码解析中，PFADD命令负责添加元素，而PFCOUNT用于合并多个对象并计算基数。通过理解头结构体和创建过程，我们可以看到Redis是如何高效利用内存的。最后，推荐使用content.research.neustar.biz...工具来辅助理解HyperLogLog的运作，同时，深入阅读相关文献如Redis新数据结构、HyperLogLog算法实现和Redis深度实践将深化你的理解。
代码统计分析工具（SourceCounter）- 开发工作量估算、测试用例、缺陷预测工具
代码统计分析工具概览 代码统计分析工具是一款强大的开发辅助软件，专为代码统计、工作量估算和缺陷预测设计。最新版本的4.0更新了界面至wxWidgets 3.1.4，修复了编译错误并优化了图标。以下是工具的核心功能和使用指南。功能概览
支持多种源代码格式，如C++、VB.Net等，全面统计代码行数、注释、空行和文件大小等数据。
分析软件项目开发阶段的数据，包括工时、成本和质量指标，如单元测试、结合测试的缺陷密度预测。
导出统计结果为CSV或HTML格式，便于数据分析和报告制作。
灵活设置统计范围，支持多目录递归统计，自定义文件扩展名。
提供工数、成本和质量指标的预测功能，支持单元测试和结合测试阶段的预测。
主界面详解
主界面由菜单栏、工具栏、统计设定和分析参数面板，以及结果、过滤器和状态栏构成。工具栏包含了导出、过滤器控制、全屏切换等功能键。使用教程
1. 设置统计目录：选择要分析的代码文件，可选中子目录并设定代码类型。 2. 开始统计：点击"开始"，实时查看统计结果，可随时暂停或继续。分析参数
参数包括编码效率、成本系数和测试密度等，需要根据实际情况调整。结果展示
结果面板提供详细分类，如文件、目录、总计和报表，支持排序和筛选。导出与联系
软件支持HTML和CSV导出，便于分享和进一步分析。联系可通过微信或邮件获取帮助。r语言是什么
R语言是统计计算和图形绘制的编程语言。以下是详细解释：
定义及简介
R语言是一个开放源代码的统计计算软件，广泛应用于统计建模、数据分析、数据挖掘等领域。它提供了一种方便的方式来处理数据、进行统计分析以及创建高质量的图形。由于其强大的功能和高度的灵活性，R语言在全球范围内被广泛应用于学术和研究领域。它拥有丰富的包库资源，可以用于解决多种特定的任务和问题。
主要特点
作为一种编程语言，R语言具有强大的数据处理能力。它允许用户执行各种复杂的统计计算，包括线性模型、回归分析、时间序列分析等。此外，R语言还提供了丰富的图形功能，允许用户创建各种类型的图表和可视化数据。这些功能使得数据分析变得更为直观和易于理解。通过脚本编写，用户可以自动化执行复杂的任务和数据处理流程。同时，由于其开源的特性，用户可以自由地使用和修改代码，以满足特定的需求。此外，R语言在数据处理和分析方面具有高度的可定制性和扩展性，可以通过第三方包来扩展其功能。这使得它能够适应不同的应用领域和项目需求。总而言之，R语言是一个强大而灵活的统计计算和图形绘制工具。它是进行数据分析的理想选择之一。
怎么统计JAVA代码行数？有什么工具？
要统计JAVA代码行数，可以利用源代码行数统计器1.5这款工具。该软件专为统计软件工程源代码行数设计，能够对指定的子目录或整个目录树中的所有指定类型的源代码文件进行行数统计。
使用源代码行数统计器1.5，首先需要确保软件已正确安装并配置到你的开发环境。接着，根据实际需求，选择要统计行数的目录。无论是单个子目录还是整个目录树，均可轻松实现统计。
对于JAVA代码，软件会自动识别并统计包括注释在内的所有行数。这不仅包括代码逻辑行，还包括空行和注释行，为开发者提供详尽的统计结果。
除了统计代码行数外，源代码行数统计器1.5还支持多种编程语言的源代码统计，包括但不限于C、C++、Python、JavaScript等。这使得开发者在进行多语言项目开发时，也能轻松获取各类代码文件的行数统计信息。
借助这款工具，开发者能够更直观地了解项目的代码规模，有助于项目管理、代码审查和维护等工作。通过统计代码行数，可以直观地判断代码量的增减，有助于评估项目的复杂度和规模，从而做出合理的时间和资源规划。
总的来说，源代码行数统计器1.5是一款高效、易用的工具，它能帮助开发者快速准确地统计JAVA及多种其他编程语言的代码行数，为项目管理和代码维护提供有力支持。
如何统计项目代码？So easy~
在项目管理与开发中，代码行数的统计是一项常见的需求，不论是个人码农还是团队负责人，都可能面临这个挑战。通常，IDE虽然能提供单文件和单一语言的代码行数统计，但对于大型项目，我们需要更为全面的工具。
今天要推荐的工具是cloc，它是一款功能强大的代码行数统计工具。cloc支持多种编程语言，包括空白行、注释和源代码的物理行计数，可以跨语言、跨文件进行统计，甚至包括压缩包中的代码，如.tar、.zip、.whl、ipynb等文件类型。这让它在处理大型项目时显得尤为得力。
cloc提供多种安装方式，Windows用户可以选择下载对应的.exe文件，并通过cmd命令行进行操作。要统计单个文件的代码，只需指定文件路径；要统计整个项目，cloc将分别展示不同语言的文件数量、空行、注释和代码行数，方便查看和分析。
尤其值得一提的是，cloc能够统计压缩文件内的代码行数，这在处理归档的代码库时非常实用。cloc还支持不同格式的输出，如JSON和Yaml，只需在命令后加上相应的参数即可。
cloc的开源项目已经收录在GitHub，你可以通过Star表示支持，或访问其网站进行在线浏览。你的支持，无论是点赞、收藏还是评论，都是对我们工作的鼓励。如果觉得这篇文章对你有所帮助，请不要忘记分享和点赞，感谢你的支持！
