数清楚代码行也不容易

    最近想开发一个代码行统计工具,和CVS集成在一起,以便于统计代码增、删、改的行数。本来以为是很简单的一件事情,在和同事讨论后,提出了以下一些疑问:

    1)代码行以逻辑语句计算,还是以物理代码行计算?

    比如说1条逻辑语句占用了2个物理行,以1行计算还是2行计算?到网上查了一下,COCOMO采用的是逻辑行,而SEI和DoD采用的物理行。想来物理行可能更准确些,就是{/}都单独计算一行,有点不爽。要是计算逻辑行数的话,一般按照分号计算,但for / if / switch等还得另行计算。况且有些程序和脚本不是以分号结尾,比如shell。

    2)如果源代码和注释在同一行,怎么计算?

    下载了一个SEI网站上推荐的工具,测试了一下,这种情况它是按照1行代码行计算的,注释忽略掉了。而很多其它代码行统计工具都是各计算1行,其实这样是很符合情理的。

    3)软件产品一般都是经过若干内部版本的回归修改和测试,才最后发布正式版本的。代码规模的统计是在两个发布基线之间直接比较,还是相邻两条发布基线之间所有内部版本的累加?

    若在两个发布基线之间直接比较,则忽略掉了内部反复修改的工作量,而且每次回归测试所发现的Bug与相应的机会域不匹配。若采用内部版本的累加,则有效代码规模(对这次发布真正有共献的部分)遭到了破坏。

    大家认为以下几行代码的总行数、代码行数、注释行数和空白行数分别是多少?

    //打印A与B比较的结果
    if(a==b)//如果A等于B
    {
         printf("A等于B/n");
    }else{
        printf("//A不等于B/n"); 

    }

Jacob Chin © 2006

<think>嗯,用户这次问的是微软的专业代码模型,看来ta对主流AI编程工具很关注。之前讨论过DeepSeek-Coder,现在转向微软产品,可能是在比较同方案。用户应该是个开发者或技术决策者,需要具体参来选型。 微软的Codex确实值得展开说说,但要注意区分清楚:GitHub Copilot是落地产品,Codex是底层模型,这个边界普通用户容易混淆。回答里得先明确概念层级,再谈技术特点。用户没问具体场景,但补充企业级支持的信息会更实用——毕竟微软的强项在生态整合。 上次回答结尾提了优化方法的问题,这次用户没延续话题,可能更想了解横向对比。相关问题的设计要侧重三方面:技术细节(如模型架构)、应用场景(如VS Code插件)、竞品差异(比如和StarCoder对比)。特别要加企业级应用的提问,这类信息开发者常需要但难查到。 中文处理那块要强调实际体验,毕竟文档里总说“支持多语言”,但中文注释生成质量参差齐。过这个点放在回答主体里提过,相关问题就聚焦在量化指标上吧。</think>是的,微软确实拥有专业的代码生成模型,其核心代表是 **GitHub Copilot**,底层主要基于 **OpenAI Codex**(GPT-3的代码优化版本)。以下是关键信息: --- ### **微软的代码模型核心特点** 1. **GitHub Copilot** - **定位**:AI编程助手(VS Code等IDE插件) - **技术基础**:基于OpenAI Codex,专为代码生成微调 - **功能**: - 实时代码补全(支持多语言) - 注释生成代码 - 自动生成单元测试 - 支持中文注释/提问 2. **企业级扩展** - **Copilot for Business**:提供团队协作、安全扫描、知识产权保护等企业功能 - **Azure集成**:可通过Azure AI服务调用类似API 3. **模型演进** - 早期依赖Codex,后续版本可能融合微软自研技术(如Phi系列模型) - 持续优化对Python、JavaScript、C#等主流语言的生成准确性 --- ### **与DeepSeek-Coder的对比** | **维度** | **GitHub Copilot (微软)** | **DeepSeek-Coder** | |----------------|------------------------------|----------------------------| | **技术来源** | OpenAI Codex + 微软优化 | DeepSeek自研模型 | | **中文支持** | ✅ 良好(注释/提问) | ✅ 强(专为中文优化) | | **本地部署** | ❌ 仅云端服务 | ✅ 支持本地部署(开源模型) | | **免费可用性** | ❌ 订阅制($10/月) | ✅ 部分版本免费开源 | | **企业级功能** | ✅ 完善(团队管理、审计等) | ❌ 暂未深入企业场景 | --- ### **典型应用场景** ```python # Copilot 示例:用中文注释生成Python爬虫 # 写一个爬取知乎热榜的爬虫,使用requests和BeautifulSoup import requests from bs4 import BeautifulSoup def zhihu_hot(): url = "https://www.zhihu.com/hot" headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') hot_items = soup.select('.HotItem-title') return [item.text for item in hot_items] print(zhihu_hot()) ``` ---
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