# Количество строк кода \(Lines of code\)

Количество строк кода — часто используемая единица измерения объёма и сложности программного проекта\. Она применяется как для прогноза трудозатрат при планировании проекта и оценке сроков на стадии разработки, так и для оценки производительности труда после завершения проекта\.

## Физические и логические строки

Существуют две широко используемые методики подсчёта строк: подсчёт количества "физических" строк и подсчёт количества "логических" строк\. Следует учесть, что эти термины не являются точно определёнными, и нюансы их значений могут быть различны в конкретных случаях\. В общем случае количество "физических" строк обычно равно количеству строк [исходных текстов](https://pvs-studio.ru/ru/blog/terms/0081/) программы, включая комментарии, и, возможно, даже пустые строки\. При подсчёте "логических строк" делается попытка подсчёта исполнимых выражений \(операторов, функций и т\.д\.\), однако определения таких выражений отличаются у различных языков программирования\.

Отсюда вытекают плюсы и минусы обоих подходов: количество "физических" строк проще определить, но оно сильно зависит от стиля кодирования и форматирования исходного текста; "логические" строки не имеют такого недостатка, зато их количество довольно тяжело подсчитать\.

## Пример расчета

Рассмотрим следующий код:

```cpp
for (i=0; i<100; ++i) printf("%d bottles of beer on the wall\n");
// How many LOCs are here?
```

В данном случае получается, что в коде содержится две физические строки кода, две логические строки кода \(оператор цикла _for_ и оператор вызова функции _printf_\) и строка комментария\.

Если поменять форматирование кода, то получим уже пять физических строк кода, но при этом останутся те же две логических строки кода и строка комментария:

```cpp
for (i=0; i<100; ++i)
{
    printf("%d bottles of beer on the wall\n ");
}
// How many LOCs are here?
```

## Количество строк и характеристики программы

Количество строк кода, очевидно, ассоциируется со сложностью системы: чем больше кода, тем она сложнее\. Для примера, ядро операционной системы Windows NT 3\.1 оценивается в 4\-5 миллионов строк кода, а уже Windows XP — в 45 миллионов\. Количество строк кода в ядре Linux версии 2\.6 равняется 5\.6 миллионам, а версии 3\.6 — уже 15\.9 миллионам\.

А вот с [качеством](https://pvs-studio.ru/ru/blog/terms/0077/) и надёжностью всё не так однозначно\. В реальном мире все программы содержат [ошибки](https://pvs-studio.ru/ru/blog/terms/0082/), и, скорее всего, чем больше программа, тем больше ошибок\. Это довольно очевидное утверждение, если ввести коэффициент "количество ошибок/количество кода" \(даже если он будет постоянным\), абсолютное число ошибок будет возрастать вместе с ростом программы\. А интуиция подсказывает, что при увеличении кода число будет увеличиваться из\-за возрастающей сложности системы\. И не только интуиция \(см\. [график "типичная плотность ошибок"](https://pvs-studio.ru/ru/blog/posts/0158/)\)\. На подобных соображениях основываются такие принципы разработки, как KISS, DRY, и SOLID\. Также можно привести красноречивую цитату классика Э\. Дейкстры: "Простота — основа надежности"\. А также отрывок его работы "Плоды непонимания":

> \.\.\.Ещё некоторые говорят о программировании как о производственном процессе и измеряют "производительность программиста", основываясь на "произведенном количестве строк кода"\. Таким образом, они подходят к этому числу с неправильной стороны: всегда нужно понимать его как "затраченное количество строк кода"\.

## Итог

Таким образом, с увеличением количества строк кода программы растет её сложность, и, как следствие, количество ошибок\. К сожалению \(а может, и к счастью\), технический прогресс неизбежен и системы будут продолжать усложняться, требуя всё больше ресурсов для поиска и исправления ошибок \(и, разумеется, в процессе исправления также будут добавляться и новые ошибки\)\. Так что использование методики [статического анализа](https://pvs-studio.ru/ru/blog/terms/0046/) и [специальных инструментов](https://pvs-studio.ru/ru/blog/terms/0074/) может помочь в уменьшении количества ошибок и увеличении эффективности всего процесса разработки\.

**Список источников**

1. [Edsger W\.Dijkstra\. The Fruits of Misunderstanding](https://www.cs.utexas.edu/users/EWD/transcriptions/EWD08xx/EWD854.html)
1. [Э\. Таненбаум\. Современные операционные системы 4\-е изд\.](https://books.google.com/books/about/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BE%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE.html?id=U_8-EAAAQBAJ)
1. [Wikipedia\. Source lines of code](https://en.wikipedia.org/wiki/Source_lines_of_code)
1. [ David A\. Wheeler\. More Than a Gigabuck: Estimating GNU/Linux's Size](https://dwheeler.com/sloc/redhat71-v1/redhat71sloc.html)