对于特定的人，在大致时间段里他所能写的、确定质量的代码基本上应该是个确定值。
这点似乎显而易见，但事实上大多时候却总是被忽视。
如果项目负责人总是认可上面的基本点，那么任何项目的日程就应该以此为前提，而不是以此为变量。
假设说一个项目被估计为1万行(SLOC)，团队平均每人每天可以写100行代码，如果团队中有5个人，那么就应该至少为编码保留20整天。
说到这里，为避免误解，要区分一下编码速度和生产率这两个概念。
项目管理中常用的一个数据被称为生产率，用代码行计算时，会被表示为SLOC/MM。
这个值用于表示平均每人月的代码产出。
其基本算法是规模除以项目所用的人月，而项目所用的人月中包含了设计、测试、修Bug等时间，至于包不包含需求、管理等的时间往往因人而异。
这个值有意义，但受项目时间分配比率影响较大，浮动空间也大。
而编码速度单纯指个人为编写完成某个功能（经过自己的测试），而每天写的代码。
这时代码中一定是有Bug的，所以这个值仍然有浮动空间，但已经可以收的很窄，并且在短期内不太可能发生太大的变化。
所以这个值应该更有意义。
我试图调查编码速度，但实在找不到什么资料。眼下可以做到的是：

• 通过找到生产率的数据，假设编码的时间为1/3，这样可以概算出一份编码速度的值。
• 找到一份不同语言间的比例值。
• 定性分析一下一般的情形。一般的情形是指：没有太难的待研究课题，比如排序算法速度优化20%，大致知道怎么完成既定功能的情形。

下面是上述总结和分析的结果，希望有人愿意分享更多信息，也把这个数据做的更精确点。
按照生产率概算的编码速度
（生产率数据来自《软件估算--黑匣子揭秘》，概算的数据是我算的，我也找不到编码的语言究竟是什么，Sorry。）
代码行/天 最低值-最高值（典型值）
软件类型
10,000代码行的项目
100,000代码行的项目
250,000代码行的项目
航空电子

应用系统

命令与控制

嵌入式系统

公众因特网
系统

内部内联网
系统

微代码

过程控制

实时系统

科学系统/
工程研究

套装软件

系统软件/
驱动程序

电信软件

不同语言间的比例值
（这个比例值用来描述，不同语言的等价性，数据源同上）
语言
与C语言语句数量比

假如这是真的，那么用后面三种语言，编码速度会提高2.5倍。我自身对此表示怀疑，至少C++，C#以及Java应该是不同的，但数据确实没摘录错。
定性分析
为了做定性分析需要假设一些前提：

• 没有特别的难题（比如：优化性能，API文档不全，也要排除研究型项目）。
• 不用拷贝粘贴大法。
• 去除项目交流，会议等，每天有6个小时可以全身心写程序。
• 假设主要语言是C/C++，C#，Java。

如果我们进一步假设，上限是1分钟可以写一行程序，那么编码速度的上限值是：360SLOC/天。
如果我们认为编码速度有10倍差异，那么下限值是36SLOC/天。
也就是说编码速度的区间是36~360SLOC/天。
从我个人的角度看，我感觉这个范围是可用的，360SLOC/天绝对是个上限值。所以我个人是不相信上述表中超过360部分的数字的，除非把html也算进来。
PS:干这事的一个感觉：
这活太费劲，越做感觉要做的事越多。
我对上述摘录的有些数据很是有些怀疑，但也找不大更合适的数据来反驳。比如：C#和C++的比例不应该是1:1啊。
这事实在应该科研机构或者大学干，但又找不到国内那个机构或学校干了这事，这是软实力啊。
自己这个算抛砖引玉吧，有对第一个表格进行补充的数据的话，可以直接回下。
补充一点：
看了些评论，发现很多人在说代码行不好的地方，这个反倒是不用讲的。
因为代码行不好的地方确实如大家所说，甚至更多。
任何一种度量方法必然有其限度，超过即是错误。
关键是当事人要把握数据究竟应该怎么用。
好比说用代码行度量个人不太行，但完全不度量同样也是不行。
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