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大年夜我知道的信息看，用动态说话开辟的最大年夜范围的项目可能要算是 OpenStack ，据说代码总量已经达到数百万行，并且还在持续增长中。这当然是一个解释动态说话才能的好例子。不过像如许巨大年夜的项目，要分析起来也并不轻易(好吧，真正的原因是蚊粤得下载那么宏大年夜的代码库)。我选择了 Python 社区中比较有名的一些项目来分析，主如果来自 Github ，也有个别来自其他仓库。这个选择可能包含了必定的主不雅身分在内，不过我信赖大年夜多半项目照样异常有代表性的。

计算代码数量的对象是 cloc 。所有项目均选择截止到 2018 年 1 月 3 日的骨干代码，统计中仅包含 Python 文件，清除了其他文件类型。值得解释的一点是， 经由过程 Ubuntu APT 默认安装的 cloc 版本 1.60 在统计部分项目标时刻存在问题，该问题在最新的版本中已经获得解决，是以本文中所有统计均应用大年夜官网下载的 cloc v1.72。

本次统计中纯 Python 代码量最大年夜的 Sentry 几乎达到了 70W 行，这是相当有范围的项目了。30W~50W 行代码的项目有三个，包含基本项目 CPython 在内。20W 和 10W 行代码范围的分别有三个，剩下 7 个则在 10W 行以内。看过这个列表你应当信赖，动态说话至少在几十W行代码的项目上是完全没有问题的。这也是绝大年夜多半通俗应用的上限了，如不雅代码真的达到数百万行范围的话，那么无论用什么竽暌癸言，都势必面对着拆分项目标问题。

上表将代码量指标按照代码/空白/注释进行了分类，也在必定程度上反竽暌功了项目标代码风格。Sentry 是本次统计中代码量最多的项目，然而大年夜表中可以看到，项目中的注释和其他项目比拟，少得有点不成比例，解释 Sentry 的作者异常不重视注释。

同窗们必定发清楚明了，我在列表中除了代码行相干的指标之外还增长了几个其他内容，这也是我小我比较感兴趣的方面。

统计的结不雅分布比较平均，大年夜 100~600行/文件的都存在，并不存在明显的集中点。有趣的是，头两名(Pandas, NumPy)有着慎密的接洽，都是和数学统计相干的。这可能是因为数学库的特点比较纯粹而单一，不像其他类库那样轻易划分。末尾的项目(Pillow, youtube-dl, Odoo, Scrapy)可以大年夜侧面印证这种猜想：它们都是面向特定范畴的，所以加倍轻易模块化。

第一个指标是每个文件的平均代码行数。按照模块化的不雅点，单个文件中堆砌太多内容显然是不合理的，这通平平易近味着耦合太多、难于懂得和修改。然而到底若干算是合适，并没有一个明白的标准。我欲望经由过程这些项目标分析，懂得一下开源作者们在实践中做出的选择。

上表已经按代码行数排了序。有意思的一点是， 代码范围最大年夜的前4名中除了 CPython 之外其他三个全部是运维性质的项目，本来我猜测代码应当比较多的项目比如 Odoo 排名反而很靠后。我对运维项目懂得有限，不太清跋扈为什么这些项目标代码范围会名列前茅，或许是因为要支撑的内容比较多而杂?

老是看到有人说，动态一时爽，重构火化场。然而这世界上有的是有名的开源项目， 也有像 Github、Instagram 如许流量巨大年夜的有名网站是基于动态说话开辟的，经由了这么多年重构，也未据说哪个作者进了火化场的，不明白这些人是真的不知道照样假装看不见呢?不过他们说动态说话大年夜到必定程度就无法保护，固然这话也同样不值一驳，不过也提示了我，我也很好奇用动态说话开辟的项目范围能大年夜到什么程度。

第二个指标是注释和代码的比例，这个问题也有着类似的情况。注释并非越详尽越好，但老是须要必定量的注释来解释 Why 的问题。注释太少，颂峦活目标作者没有给后来的保护人员留下足够的线索，可能会造成保护汕９依υ?题。另一方面，我们考察的全部是开源项目，没有公司考察或者 KPI 的束缚，所以我们可以宁神的信赖不会存在作者有意多写注释的问题。前面提到的 Sentry 毫无争议的因为注释太少排到了最后，这未必解释这个项目很差，但至少是一个旌旗灯号，解释该项目在保护方面可能是存在问题的。而对于那些作者愿意投入精力来写注释的项目(Ansible, NumPy, Fabric, Salt 等)，足以反竽暌钩作者在项目上投入了相昔时夜的心力，这是一个好的旌旗灯号，解释这些项目是值得信赖的。

有一点是出乎我料想的，那就是作为所有项目之母的 CPython 排名比较靠后，按照事理这个基本项目应当有更多的注释才对。不过再想一想又认为可以懂得，因为 CPython 有零丁宣布的、异常详尽的文档，这是其他大年夜多半项目都没有的，那么代码中的注释少一些也是情有可原的。

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本文标题：Python项目可以有多大

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