git查看commit的代码量

要查看Git中的提交代码量，可以使用以下命令：

git log --shortstat

这个命令会显示每个提交的统计信息，包括插入的行数和删除的行数。例如：

commit 1234567890abcdef (HEAD -> master)
    10 files changed, 100 insertions(+), 50 deletions(-)

commit abcdef123456789
    5 files changed, 50 insertions(+), 20 deletions(-)

commit 9876543210fedcba
    3 files changed, 30 insertions(+), 10 deletions(-)

上面的输出表示每个提交修改了多少个文件，插入了多少行代码，删除了多少行代码。

相关问题

git统计不同人员代码量

### 如何在Git仓库中统计每个开发者的代码行数

为了统计Git仓库中每位开发者所贡献的代码行数，可以采用多种方法。一种有效的方式是利用`git log`命令结合其他工具来实现这一目标。

通过执行如下命令能够获取到指定作者的所有提交记录，并进一步处理这些记录以得到该作者增加的代码行数：

git log --author="Author Name" --pretty=tformat: --numstat | awk '{ add += $1 } END { printf "%s", add }'

上述命令中的`--author`参数用于筛选特定用户的提交；而`--numstat`选项则会显示每次提交时文件的变化详情——即每行代表一个被更改过的文件及其对应的增删行数[^2]。

对于想要全面了解整个项目中各个参与者具体贡献的情况而言，还可以借助专门为此设计的应用程序如GitStats。这类应用不仅限于简单的行数统计，更提供了丰富的可视化报表功能，使得数据分析变得更加直观易懂[^4]。

另外，如果希望一次性获得所有开发人员各自的总贡献量，则可编写一个小脚本来遍历所有可能的用户名字并调用上面提到的方法完成自动化统计过程。

#### 使用Python编写的简单示例脚本

下面给出了一段基于Python语言编写的简易脚本，用来批量查询多个开发者的代码行数统计信息：

import subprocess

def get_code_lines_by_author(author_name):
    result = subprocess.run(
        ['git', 'log', f'--author={author_name}', '--oneline'],
        stdout=subprocess.PIPE,
        text=True
    )
    
    commits = result.stdout.splitlines()
    total_additions = 0
    
    for commit in commits:
        sha = commit[:7]
        
        additions_result = subprocess.run(
            ['git', 'diff-tree', '-r', '--numstat', sha],
            stdout=subprocess.PIPE,
            text=True
        )

        lines = additions_result.stdout.strip().split('\n')
        for line in lines:
            parts = line.split(None, 2)
            if len(parts) >= 3 and parts[0].isdigit():
                total_additions += int(parts[0])
                
    return total_additions


authors = ["Alice", "Bob"]  # 替换为实际存在的开发者名称列表
for author in authors:
    print(f"{author}: {get_code_lines_by_author(author)} 行")

此脚本首先定义了一个函数`get_code_lines_by_author()`接收单个作者的名字作为输入参数，并返回其累计添加的代码行数。接着创建了一个包含几位假定成员名字的小型数组，在循环体内依次打印出他们各自的成绩表。

需要注意的是，以上提供的解决方案适用于大多数场景下的需求，但在面对大型复杂工程或特殊情况下可能会遇到性能瓶颈等问题。因此建议根据实际情况调整优化策略。