Bei der Softwareentwicklung ist die genaue Messung der Größe einer Codebasis für das Projektmanagement, die Ressourcenzuweisung und die Fortschrittsverfolgung von entscheidender Bedeutung. Herkömmliche Tools enthalten jedoch häufig automatisch generierte Dateien und Datendateien wie package-lock.json, Yarn.lock und data.json usw. in ihrer Zeilenanzahl. Dies führt zu überhöhten Messwerten, da Sie die Codezeilen technisch gesehen nicht selbst hinzugefügt haben. Um dieser Herausforderung zu begegnen, habe ich git-repo-lines-of-code entwickelt, ein Open-Source-Projekt, das durch den Ausschluss bestimmter Dateien genaue Zeilenzahlen liefern soll.
Die Motivation hinter git-repo-lines-of-code
Während Tools wie cloc zum Zählen von Codezeilen beliebt sind, bieten sie keine einfachen Mechanismen zum Ausschließen bestimmter Dateien oder Muster, insbesondere wenn es sich um automatisch generierte Dateien handelt, die die Analyse verzerren können. Diese Einschränkung führte zur Entwicklung eines Tools, das Entwicklern und Managern Folgendes ermöglicht:
- Unerwünschte Dateien ausschließen: Lassen Sie Dateien aus, die nicht zur eigentlichen Codebasis beitragen, um genauere Metriken zu gewährleisten.
- Automatisieren Sie den Zählprozess: Machen Sie manuelle Anpassungen überflüssig, reduzieren Sie Fehler und sparen Sie Zeit.
- Verbesserung der Wiederverwendbarkeit: Stellen Sie eine Lösung bereit, die sich leicht in verschiedene Projekte und Arbeitsabläufe integrieren lässt.
So verwenden Sie Git-Repo-Codezeilen
Um mit git-repo-lines-of-code zu beginnen, befolgen Sie diese Schritte:
- Installation: Installieren Sie das Paket global mit npm:
npm install -g git-repo-lines-of-code
- Grundlegende Verwendung:
import getRepoLinesOfCode from 'git-repo-lines-of-code'; const owner = 'octocat'; const repo = 'Hello-World'; const excludeFilePaths = ['path-to-file.ts', 'path-to-auto-generated-code.json']; getRepoLinesOfCode(owner, repo, excludeFilePaths) .then((linesOfCode) => { console.log(`Total lines of code: ${linesOfCode}`); }) .catch((error) => { console.error(`Error: ${error}`); });
Durch Ausführen dieser Funktion wird die Zeilenzählung mit den angegebenen Ausschlüssen ausgeführt.
Abschluss
git-repo-lines-of-code bietet einen optimierten Ansatz zur genauen Messung Ihrer Codebasis durch den Ausschluss nicht wesentlicher Dateien. Seine Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit machen es zu einem wertvollen Werkzeug für Entwickler und Manager, die präzise Codemetriken suchen.
Das Paket ist Open Source und Beiträge sind willkommen. Sie können hier auf das npm-Paket und hier auf das GitHub-Repository zugreifen.
Bitte zögern Sie nicht, es zu erkunden, beizutragen und in Ihre Projekte zu integrieren, um genaue Code-Metriken aufrechtzuerhalten.
Viel Spaß beim Codieren!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie ich die wahren Codezeilen in meinem Projekt erhalten habe.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

JavaScript -Kerndatentypen sind in Browsern und Knoten.js konsistent, werden jedoch unterschiedlich als die zusätzlichen Typen behandelt. 1) Das globale Objekt ist ein Fenster im Browser und global in node.js. 2) Node.js 'eindeutiges Pufferobjekt, das zur Verarbeitung von Binärdaten verwendet wird. 3) Es gibt auch Unterschiede in der Leistung und Zeitverarbeitung, und der Code muss entsprechend der Umgebung angepasst werden.

JavaScriptUSESTWOTYPESOFCOMMENMENTEN: Einzelzeilen (//) und Multi-Linie (//). 1) Verwendung // Forquicknotesorsingle-Linexplanationen.2 Verwendung // ForlongerExPlanationsCompomentingingoutblocks-

Der Hauptunterschied zwischen Python und JavaScript sind die Typ -System- und Anwendungsszenarien. 1. Python verwendet dynamische Typen, die für wissenschaftliche Computer- und Datenanalysen geeignet sind. 2. JavaScript nimmt schwache Typen an und wird in Front-End- und Full-Stack-Entwicklung weit verbreitet. Die beiden haben ihre eigenen Vorteile bei der asynchronen Programmierung und Leistungsoptimierung und sollten bei der Auswahl gemäß den Projektanforderungen entschieden werden.

Ob die Auswahl von Python oder JavaScript vom Projekttyp abhängt: 1) Wählen Sie Python für Datenwissenschafts- und Automatisierungsaufgaben aus; 2) Wählen Sie JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung. Python ist für seine leistungsstarke Bibliothek in der Datenverarbeitung und -automatisierung bevorzugt, während JavaScript für seine Vorteile in Bezug auf Webinteraktion und Full-Stack-Entwicklung unverzichtbar ist.

Python und JavaScript haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1. Python ist leicht zu erlernen, mit prägnanter Syntax, die für Datenwissenschaft und Back-End-Entwicklung geeignet ist, aber eine langsame Ausführungsgeschwindigkeit hat. 2. JavaScript ist überall in der Front-End-Entwicklung und verfügt über starke asynchrone Programmierfunktionen. Node.js macht es für die Entwicklung der Vollstapel geeignet, die Syntax kann jedoch komplex und fehleranfällig sein.

JavaScriptisnotbuiltoncorc; Es ist angehört, dass sich JavaScriptWasdedeSthatrunsonGineoFtencninc.

JavaScript kann für die Entwicklung von Front-End- und Back-End-Entwicklung verwendet werden. Das Front-End verbessert die Benutzererfahrung durch DOM-Operationen, und die Back-End-Serveraufgaben über node.js. 1. Beispiel für Front-End: Ändern Sie den Inhalt des Webseitentextes. 2. Backend Beispiel: Erstellen Sie einen Node.js -Server.

Die Auswahl von Python oder JavaScript sollte auf Karriereentwicklung, Lernkurve und Ökosystem beruhen: 1) Karriereentwicklung: Python ist für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet, während JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung geeignet ist. 2) Lernkurve: Die Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet; Die JavaScript -Syntax ist flexibel. 3) Ökosystem: Python hat reichhaltige wissenschaftliche Computerbibliotheken und JavaScript hat ein leistungsstarkes Front-End-Framework.


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