通过估算一年内编写的代码来计算可以节省的时间[关闭]

Question

我正在寻找真实的数据和经验，请不要过于主观地接受这个：

在寻找其他东西时，我碰巧发表了一个有趣的声明 ，部分内容如下：

[...]全国平均每人每年9,000行代码。[...]

我写了很多代码，但不是全职。 当我回顾过去一年的项目时，我做了一个（非常）粗略的计算（只计算代码行，没有评论或白线），我来到大约19.000一年，这使它成为一个项目。 如果我可以自动化部分内容，我可以在时间和金钱上扣除利润。

为了估算大型项目的省时，我需要平均值。 一年中，人们用C＃（或其他选择的语言）编写了多少代码行？ 而且，看看你自己的情况，你会认为你的手写代码可以（部分）自动化并获得什么收益？

Answer 1

18000平均每天约36行代码。

每天只有36行代码，问题是什么？ 问题是调试和重写代码。

没有你可以做的自动化编码会加快你的速度 - 事实上，任何你可以自动化的东西都不应该被编码，因为如果你在代码中自动输入某些模式，那么它应该被考虑在内。

你可以节省时间的地方是要更加小心你的编码方式。 通过QA更快地获得项目 - 使用更明确，类型安全的语言和代码更清晰地编写代码。

同时尽可能地驱动代码数据并进行全面考虑，尽管它会减少您发布的LOC，但它会让每个人的生活更轻松，项目的运行速度更快。

不要自动化代码输入 - 如果可以的话，你做错了！

另一种思考方式 - 您创建的每一行代码都必须进行调试和维护。 当你可以创建完全因素化的代码时，为什么你想要想办法给每个人更多的工作（完全因素代码的输入不能自动化 - 几乎按照定义）。

Answer 2

这是神话人月中谈到的指标类型。 以人 - 天/月/年为单位估算项目，或将代码行计为生产力度量表可确保报告不准确。

Answer 3

首先，编写的代码行与实际生产率无关。 至少在我看来，如果你想测量和/或估算生产率，功能点是一个更有效的衡量标准。 其次，当指标在很大范围内变化时，平均值通常意味着很小。 在这样的情况下，几何平均值通常意味着不仅仅是算术平均值，但没有（至少）关于方差/标准偏差的东西，它仍然没有多大意义。

我还注意到，有一些相当复杂的模型经过了大量的研究，甚至对实际项目进行了测量，以至少得出一些结论，即他们的结果与现实相关。 例如， COCOMO II模型通常会产生比仅使用每单位时间的代码行更好的结果。 至少有一个免费的在线实现 （编辑：查看它，现在允许LoC或基于功能点的建模）。 还有一些工具，如SoftStar和Function Point Modeler ），它们将类似COCOMO的模型与功能点相结合，以获得（至少对我来说）相当可靠的结果。

Answer 4

我认为LOC的比率很大程度上取决于项目中的技术债务 。

我有一个项目（SQL），它是27KLOC（加上4K以上的支持）。 在这个代码上工作了7个多月，我在项目中添加了3K净新LOC，大约14KLOC仅用于一次性测试（测试以隔离异常，而不是单元测试）。

根据你的测量方法，我写29KLOC /年（（3K + 14K）/ 7个月* 12个月），但每年只生产5KLOC（3K / 7个月* 12个月）。

将代码（27KLOC）视为债务，我们的代码每月一次性生成7％（2KLOC），或每年88％（24KLOC）。

假设我可以继续每年完成29KLOC，并假设维护代码的成本保持在88％/年，我的个人项目限制是33K行代码。 除此之外，我将花费我所有的时间来支付我的技术债务利息，编写一次性代码，并产生净零LOC。

幸运的是，最后一个3KLOC是一个重构，这应该会降低我的利率。

Answer 5

实际上，这是一个相当BS的问题。 即使SLOC信徒也会向您承认SLOC生产力估算仅在类似环境中有效。 它不仅因编程语言而异，而且因行业，开发环境，应用程序等而异。

尽管SLOC数量是值得的，但它只是在同一个开发团队中从事类似的项目。