我要评论前言
作为一名开发者，你是否经常需要统计项目中的代码行数？是否厌倦了使用命令行工具或者在线工具的繁琐操作？今天，我将分享如何使用pyqt5开发一款功能强大、界面美观的python代码行数统计工具。
项目背景
在日常开发中，我们经常需要：
- 统计项目的代码规模
- 分析代码质量（代码行vs注释行比例）
- 生成项目报告
- 快速了解项目结构
传统的解决方案往往存在以下问题：
- 命令行工具操作复杂
- 在线工具需要上传代码（安全隐患）
- 功能单一，缺乏可视化
- 不支持批量处理
因此，我决定开发一款集成度高、操作简便的图形化工具。
技术选型
为什么选择pyqt5
- 跨平台支持 - 一次开发，多平台运行
- 丰富的组件 - 提供完整的gui组件库
- 成熟稳定 - 经过多年发展，稳定性极佳
- python生态 - 与python完美集成
- 现代化界面 - 支持样式表，可以打造美观界面
核心技术栈
- gui框架: pyqt5
- 多线程: qthread（避免界面卡顿）
- 文件处理: python标准库
- 正则表达式: 智能识别注释和代码
功能设计
核心功能
1.拖拽支持
- 支持拖拽单个或多个.py文件
- 支持拖拽目录（自动递归扫描）
- 直观的拖拽区域设计
2.智能统计
- 准确识别代码行、注释行、空行
- 支持单行注释（#）
- 支持多行注释（“”"或’‘’）
- 正确处理行末注释
3.批量处理
- 多线程处理，避免界面卡顿
- 实时进度显示
- 支持大型项目扫描
4.结果展示
- 树形结构显示文件和目录
- 详细的统计信息
- 目录汇总功能
5.导出功能
- 支持导出统计结果
- 文本格式，便于分享
完整效果图
核心代码实现
1. 代码行数统计算法
@staticmethod
def count_lines(file_path: str) -> dict[str, int]:
"""智能统计代码行数"""
try:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
lines = f.readlines()
except exception:
return {'total': 0, 'code': 0, 'comment': 0, 'blank': 0}
total_lines = len(lines)
code_lines = 0
comment_lines = 0
blank_lines = 0
in_multiline_string = false
multiline_quote = none
for line in lines:
stripped = line.strip()
# 空行处理
if not stripped:
blank_lines += 1
continue
# 多行字符串处理
if in_multiline_string:
if multiline_quote in stripped:
quote_count = stripped.count(multiline_quote)
if quote_count % 2 == 1:
in_multiline_string = false
multiline_quote = none
comment_lines += 1
continue
# 检查多行字符串开始
if '"""' in stripped or "'''" in stripped:
# ... 处理逻辑
# 单行注释
if stripped.startswith('#'):
comment_lines += 1
continue
# 代码行
code_lines += 1
return {
'total': total_lines,
'code': code_lines,
'comment': comment_lines,
'blank': blank_lines
}
2. 拖拽功能实现
class droparea(qlabel):
"""支持拖拽的区域"""
files_dropped = pyqtsignal(list)
def __init__(self):
super().__init__()
self.setacceptdrops(true)
self.setalignment(qt.aligncenter)
# 设置样式和提示文本
def dragenterevent(self, event: qdragenterevent):
if event.mimedata().hasurls():
event.acceptproposedaction()
# 更新视觉反馈
def dropevent(self, event: qdropevent):
files = []
for url in event.mimedata().urls():
file_path = url.tolocalfile()
if os.path.exists(file_path):
files.append(file_path)
if files:
self.files_dropped.emit(files)
3. 多线程处理
class counterthread(qthread):
"""后台统计线程"""
progress_updated = pyqtsignal(int, int)
file_processed = pyqtsignal(str, dict)
directory_processed = pyqtsignal(str, dict)
finished = pyqtsignal()
def run(self):
# 收集所有文件
all_files = []
for path in self.paths:
if os.path.isfile(path) and path.endswith('.py'):
all_files.append(path)
elif os.path.isdir(path):
py_files = self.counter.scan_directory(path)
all_files.extend(py_files)
# 逐个处理文件
for i, file_path in enumerate(all_files):
stats = self.counter.count_lines(file_path)
self.file_processed.emit(file_path, stats)
self.progress_updated.emit(i + 1, len(all_files))
界面设计亮点
1. 现代化样式
使用css样式表打造现代化界面：
self.setstylesheet("""
qmainwindow {
background-color: #f5f5f5;
}
qpushbutton {
background-color: #0078d4;
color: white;
border: none;
padding: 8px 16px;
border-radius: 4px;
font-weight: bold;
}
qpushbutton:hover {
background-color: #106ebe;
}
""")
2. 响应式布局
- 使用qsplitter实现可调整的分割布局
- 自适应窗口大小
- 合理的组件间距和对齐
3. 用户体验优化
- 拖拽时的视觉反馈
- 进度条显示处理进度
- 清晰的状态提示
- 快捷键支持
项目特色
1. 智能识别算法
相比简单的行数统计，本工具能够：
- 正确识别python的多行字符串
- 区分文档字符串和普通注释
- 处理复杂的注释嵌套情况
- 支持不同的引号格式
2. 性能优化
- 多线程处理，避免界面卡顿
- 内存优化，支持大型项目
- 异常处理，确保程序稳定性
- 编码自动检测，兼容性强
3. 用户友好
- 直观的拖拽操作
- 清晰的结果展示
- 完善的错误提示
- 详细的使用说明
使用场景
1. 项目评估
快速了解项目规模
分析代码质量
生成项目报告
2. 代码审查
检查注释覆盖率
评估代码文档化程度
识别冗余代码
3. 团队协作
统一代码规范
制定开发计划
设定质量目标
安装和使用
环境要求
- python 3.6+
- pyqt5
安装步骤
# 1. 克隆项目 git clone [项目地址] # 2. 安装依赖 pip install pyqt5 # 3. 运行程序 python code_counter.py
使用方法
- 启动程序
- 拖拽文件或目录到拖拽区域
- 查看统计结果
- 导出报告（可选）
技术难点与解决方案
1. 多行字符串识别
难点: python的多行字符串可能跨越多行，需要正确识别开始和结束位置。
解决方案: 使用状态机模式，跟踪当前是否在多行字符串内部。
2. 编码问题
难点: python文件可能使用不同的编码格式。
解决方案: 优先使用utf-8，失败时使用errors='ignore’参数。
3. 性能优化
难点: 大型项目包含大量文件，可能导致界面卡顿。
解决方案: 使用qthread进行后台处理，通过信号更新界面。
未来规划
短期目标
- 支持更多编程语言
- 添加代码复杂度分析
- 支持自定义统计规则
长期目标
- 集成版本控制系统
- 添加代码质量评分
- 支持团队协作功能
总结
通过这个项目，我们成功打造了一款功能完整、界面美观的代码统计工具。项目展示了：
- pyqt5的强大功能 - 从基础组件到高级特性
- python的实用性 - 快速原型开发到产品级应用
- 软件工程思维 - 需求分析、架构设计、用户体验
这不仅仅是一个工具，更是一次完整的软件开发实践。希望这个项目能够为你的开发工作带来便利，也希望能够启发你创造出更多有用的工具。
以上就是python+pyqt5打造一个代码行数统计工具的详细内容，更多关于python代码行数统计的资料请关注代码网其它相关文章！
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