你見過最大的Python項目是多大？十萬行的你見過？還說代碼量少？

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上表已經按程式碼數排了序。有意思的一點是， 代碼規模最大的前4名中除了 CPython 之外其他三個全部是營運性質的項目，本來我猜測代碼應該比較多的項目比如 Odoo 排名反而很靠後。我對營運項目瞭解有限，不太清楚為什麼這些項目的代碼規模會名列前茅，或許是因為要支援的內容比較多而雜？

 

本次統計中純 Python 代碼量最大的 Sentry 幾乎達到了 70W 行，這是相當有規模的項目了。30W~50W 行代碼的項目有三個，包括基礎項目 CPython 在內。20W 和 10W 行代碼規模的分別有三個，剩下 7 個則在 10W 行以內。

看過這個列表你應當相信，動態語言至少在幾十W行代碼的項目上是完全沒有問題的。這也是絕大多數普通應用的上限了，如果代碼真的達到數百萬行規模的話，那麼無論用什麼語言，都勢必面臨著拆分項目的問題。

 

第一個指標是每個檔案的平均程式碼數。按照模組化的觀點，單個檔案中堆砌太多內容顯然是不合理的，這通常意味著耦合太多、難於理解和修改。然而到底多少算是合適，並沒有一個明確的標準。我希望通過這些項目的分析，瞭解一下開源作者們在實踐中做出的選擇。

 

第二個指標是注釋和代碼的比例，這個問題也有著類似的情況。注釋並非越詳盡越好，但總是需要一定量的注釋來解釋 Why 的問題。注釋太少，說明項目的作者沒有給後來的維護人員留下足夠的線索，可能會造成維護上的問題。另一方面，我們考察的全部是開源項目，沒有公司考核或者 KPI 的約束，所以我們可以放心的相信不會存在作者故意多寫注釋的問題。

前面提到的 Sentry 毫無爭議的因為注釋太少排到了最後，這未必說明這個項目很差，但至少是一個訊號，說明該項目在維護方面可能是存在問題的。而對於那些作者願意投入精力來寫注釋的項目（Ansible, NumPy, Fabric, Salt 等），足以反映作者在項目上投入了相當大的心力，這是一個好的訊號，說明這些項目是值得信賴的。

 

最後一項統計是關於檔案類型的。Python 項目中絕大多數應該是 Python 代碼，這點沒有什麼疑問，但同時我也想看看除了 Python 代碼之外，一個項目還包括哪些主要檔案。C/HTML/Javascipt 的上榜是毫不意外的，但有一種檔案我事先沒有想到，那就是 .PO（開源項目常用的語言資源檔）。

對於 Django 和 Django-CMS 這兩個項目, PO 代碼數量甚至比 Python 代碼還要多。大概看了一下，Django 支援 90 種以上的語言，這也無怪乎語言檔案的數量如此之多了。

 

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