Python代码统计工具：简化版与多行注释处理

在本文中，我们将探讨如何使用Python设计一个代码统计工具，该工具可以统计项目中的文件数量、代码行数、注释行数和空行行数。设计的关键在于灵活性，允许用户通过输入不同的文件类型参数来适应不同编程语言的项目。以Python为例，主要难点在于处理多行注释的计数。 首先，我们需要理解如何正确读取和处理文件。在Python中，使用`open()`函数打开文件，并指定编码方式（如`utf-8`），然后通过`readlines()`方法逐行读取。对于每一行，使用`strip()`方法去除两侧的空格和换行符，简化后续处理。 简化版的Python代码统计程序仅针对单文件且不考虑多行注释，如以下函数所示： ```python def parse(path): comments = 0 blanks = 0 codes = 0 with open(path, encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() if line == "": blanks += 1 elif line.startswith("#"): comments += 1 else: codes += 1 return {"comments": comments, "blanks": blanks, "codes": codes} if __name__ == '__main__': # 调用函数并处理路径 result = parse("example.py") print(result) ``` 为了扩展到支持多行注释，我们需要添加一个标志`in_multi_comment`来跟踪当前行是否在多行注释中。遇到多行注释开始符号（如三个引号）时，设置`in_multi_comment`为`True`，直到遇到对应的结束符号。在处理多行注释期间，跳过实际的代码行。 在设计完整的代码统计工具时，除了上述步骤，还需要考虑以下几点： 1. **文件类型识别**：根据用户提供的`--type`参数，动态判断文件类型，可能涉及到正则表达式匹配或其他库（如`ast`模块）来解析不同语言的语法。 2. **递归处理目录**：如果项目包含子目录，程序需要能够递归地遍历所有文件，调用`parse()`函数对每个文件进行统计。 3. **错误处理**：确保程序能够妥善处理不存在的文件、权限问题等可能的异常情况。 4. **输出格式**：定义清晰的输出格式，如JSON或易于阅读的表格，展示统计结果。 设计这个代码统计工具需要掌握基础的文件操作、字符串处理、条件判断以及可能的多线程或异步处理（如果处理大量文件）。通过逐步扩展和优化，最终实现一个功能全面且灵活的代码统计工具。