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
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, sys
rawCountInfo = [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, CDLL
CFuncObj = None
def 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
pass
def 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 FFI
CFuncObj, 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
pass
def 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 0
gProcFileNum = 0
def 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 argparse
def 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, None
from json import dump, JSONDecoder
def 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:
break
def 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 0
unsigned 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 0
unsigned 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>pypy
Python 2.7.10 (b0a649e90b66, Apr 28 2016, 13:11:00)
[PyPy 5.1.1 with MSC v.1500 32 bit] on win32
Type "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 code
FileLines CodeLines CommentLines BlankLines CommentPercent FileName
6 3 4 0 0.57 D:\pytest\lctest\hard.c
27 7 15 5 0.68 D:\pytest\lctest\file27_code7_cmmt15_blank5.py
33 19 15 4 0.44 D:\pytest\lctest\line.c
44 34 3 7 0.08 D:\pytest\lctest\test.c
44 34 3 7 0.08 D:\pytest\lctest\subdir\test.c
243 162 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.txt
140872 93736 32106 16938 0.26 <Total:82 Code Files>
Wrote profile results to CPLineCounter.py.lprof
Timer unit: 2.79365e-07 s
Total time: 5.81981 s
File: CPLineCounter.py
Function: CountFileLines at line 143
Line # 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脚本之家。
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