LOCи, або Наскільки велика кодова база вашого проекту
В нас у KPIdata всі сервіси розділені на компоненти, кожному з яких відповідає окремий репозиторій

Коли кодова база розрослася - стало цікаво, як багато коду було написано, а саме: стандартний показник loc (кількість рядків коду). Для цього є готовий зручний інструмент CLOC. Встановити на Mac можна так
1 | $ brew install cloc |
Наявні також релізи і для багатьох інших ОС/пакетних менеджерів. Підтримується близько 200 мов. Подивитися повний список:
1 | $ clock --show-lang |
Оскільки нашою основною мовою є Python, було цікаво подивитися статистику саме для нього. Заходимо в папку з проектами і запускаємо
1 | $ cloc --exclude-dir=venv --include-lang=Python . |

За допомогою --exclude-dir можна задати папки, які не потрібно враховувати (в даному випадку, щоб бачити статистику лише по своєму коду, без сторонніх бібліотек). Аналогічно для Javascript можна заігнорувати node_modules чи vendor папки.
--include-lang - список мов, які потрібно опрацювати, в даному випадку лише одна. Останнім параметром йде шлях до папки, дерево якої потрібно просканувати (крапка означає поточну директорію).
Майже 19К рядків власного коду, не враховуючи коментарі. Досить непогано! В наступному пості про KPIdata, покажу який в нас code coverage, що буде не дуже вражаючим, але тим не менш, розгляну, які інструменти ми для цього використовуємо.
Ресурси
http://kpidata.org- Сайт KPIdata- Наші репозиторії на github
