對于特定的人，在大致時間段里他所能寫的、確定質量的代碼基本上應該是個確定值。

這點似乎顯而易見，但事實上大多時候卻總是被忽視。

如果項目負責人總是認可上面的基本點，那么任何項目的日程就應該以此為前提，而不是以此為變量。

假設說一個項目被估計為1萬行(SLOC)，團隊平均每人每天可以寫100行代碼，如果團隊中有5個人，那么就應該至少為編碼保留20整天。

說到這里，為避免誤解，要區分一下編碼速度和生產率這兩個概念。

項目管理中常用的一個數據被稱為生產率，用代碼行計算時，會被表示為SLOC/MM。

這個值用于表示平均每人月的代碼產出。

其基本算法是規模除以項目所用的人月，而項目所用的人月中包含了設計、測試、修Bug等時間，至于包不包含需求、管理等的時間往往因人而異。

這個值有意義，但受項目時間分配比率影響較大，浮動空間也大。

而編碼速度單純指個人為編寫完成某個功能（經過自己的測試），而每天寫的代碼。

這時代碼中一定是有Bug的，所以這個值仍然有浮動空間，但已經可以收的很窄，并且在短期內不太可能發生太大的變化。

所以這個值應該更有意義。

我試圖調查編碼速度，但實在找不到什么資料。眼下可以做到的是：

通過找到生產率的數據，假設編碼的時間為1/3，這樣可以概算出一份編碼速度的值。

找到一份不同語言間的比例值。

定性分析一下一般的情形。一般的情形是指：沒有太難的待研究課題，比如排序算法速度優化20%，大致知道怎么完成既定功能的情形。

下面是上述總結和分析的結果，希望有人愿意分享更多信息，也把這個數據做的更精確點。

按照生產率概算的編碼速度

（生產率數據來自《軟件估算--黑匣子揭秘》，概算的數據是我算的，我也找不到編碼的語言究竟是什么，Sorry。）

 不同語言間的比例值

（這個比例值用來描述，不同語言的等價性，數據源同上）

假如這是真的，那么用后面三種語言，編碼速度會提高2.5倍。我自身對此表示懷疑，至少C++，C#以及Java應該是不同的，但數據確實沒摘錄錯。

定性分析

為了做定性分析需要假設一些前提：

• 沒有特別的難題（比如：優化性能，API文檔不全，也要排除研究型項目）。
• 不用拷貝粘貼大法。
• 去除項目交流，會議等，每天有6個小時可以全身心寫程序。
• 假設主要語言是C/C++，C#，Java。

如果我們進一步假設，上限是1分鐘可以寫一行程序，那么編碼速度的上限值是：360SLOC/天。

如果我們認為編碼速度有10倍差異，那么下限值是36SLOC/天。

也就是說編碼速度的區間是36~360SLOC/天。

從我個人的角度看，我感覺這個范圍是可用的，360SLOC/天絕對是個上限值。所以我個人是不相信上述表中超過360部分的數字的，除非把html也算進來。

PS:干這事的一個感覺：

這活太費勁，越做感覺要做的事越多。

我對上述摘錄的有些數據很是有些懷疑，但也找不大更合適的數據來反駁。比如：C#和C++的比例不應該是1:1啊。

這事實在應該科研機構或者大學干，但又找不到國內那個機構或學校干了這事，這是軟實力啊。

自己這個算拋磚引玉吧，有對***個表格進行補充的數據的話，可以直接回下。

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