在本指南中,我们将使用 API 来获取有关我们拥有的仓库以及构成这些仓库的编程语言的信息。 然后,我们将使用 D3.js 库来以几种不同的方式可视化这些信息。 为了与 GitHub Enterprise API 进行交互,我们将使用卓越的 Ruby 库 Octokit。
If you haven't already, you should read the "Basics of Authentication" guide before starting this example. 您可以在平台样本仓库中找到此项目的完整源代码。
我们马上开始!
设置 OAuth 应用程序
首先,请在 GitHub Enterprise 上注册一个新应用程序。 将主 URL 和回调 URL 设置为 http://localhost:4567/
。 As before, we're going to handle authentication for the API by implementing a Rack middleware using sinatra-auth-github:
require 'sinatra/auth/github'
module Example
class MyGraphApp < Sinatra::Base
# !!! DO NOT EVER USE HARD-CODED VALUES IN A REAL APP !!!
# Instead, set and test environment variables, like below
# if ENV['GITHUB_CLIENT_ID'] && ENV['GITHUB_CLIENT_SECRET']
# CLIENT_ID = ENV['GITHUB_CLIENT_ID']
# CLIENT_SECRET = ENV['GITHUB_CLIENT_SECRET']
# end
CLIENT_ID = ENV['GH_GRAPH_CLIENT_ID']
CLIENT_SECRET = ENV['GH_GRAPH_SECRET_ID']
enable :sessions
set :github_options, {
:scopes => "repo",
:secret => CLIENT_SECRET,
:client_id => CLIENT_ID,
:callback_url => "/"
}
register Sinatra::Auth::Github
get '/' do
if !authenticated?
authenticate!
else
access_token = github_user["token"]
end
end
end
end
设置与上一个示例类似的 config.ru 文件:
ENV['RACK_ENV'] ||= 'development'
require "rubygems"
require "bundler/setup"
require File.expand_path(File.join(File.dirname(__FILE__), 'server'))
run Example::MyGraphApp
获取仓库信息
这次,为了与 GitHub Enterprise API 进行对话,我们将使用 Octokit.rb。 这比直接进行一大堆 REST 调用要容易得多。 另外,Octokit 是由 GitHubber 开发的,并且一直在积极维护,因此可以确保有效性。
通过 Octokit 进行 API 身份验证非常简单。 只需将您的登录名和令牌传递到 Octokit::Client
构造函数:
if !authenticated?
authenticate!
else
octokit_client = Octokit::Client.new(:login => github_user.login, :oauth_token => github_user.token)
end
我们来用仓库的数据做一些有趣的事情。 我们将看到它们使用的不同编程语言,并计算出哪些是最常用的。 为此,我们首先需要从 API 获取仓库列表。 使用 Octokit 时,其代码如下所述:
repos = client.repositories
接下来,我们将遍历每个仓库,并计算 GitHub Enterprise 与之关联的语言:
language_obj = {}
repos.each do |repo|
# sometimes language can be nil
if repo.language
if !language_obj[repo.language]
language_obj[repo.language] = 1
else
language_obj[repo.language] += 1
end
end
end
languages.to_s
当您重新启动服务器时,您的 web 页面应显示如下代码:
{"JavaScript"=>13, "PHP"=>1, "Perl"=>1, "CoffeeScript"=>2, "Python"=>1, "Java"=>3, "Ruby"=>3, "Go"=>1, "C++"=>1}
到目前为止,进展不错,但结果不是很人性化。 可视化将非常有助于我们理解这些语言计数是如何分布的。 我们来将这些计数输入到 D3 中,得到一个表示语言使用频率的简洁条形图。
可视化语言计数
D3.js(或仅 D3)是用于创建多种图表、图形和交互式可视化内容的综合库。 详细介绍 D3 的用法超出了本指南的范围,但我们推荐您阅读一篇不错的介绍性文章“D3 for Mortals(面向大众的 D3)”。
D3 是一个JavaScript 库,喜欢以数组的形式处理数据。 因此,让我们将 Ruby 哈希转换为 JSON 数组,以供浏览器中的 JavaScript 使用。
languages = []
language_obj.each do |lang, count|
languages.push :language => lang, :count => count
end
erb :lang_freq, :locals => { :languages => languages.to_json}
我们只需遍历对象中的每个键值对,然后将它们推入新的数组。 我们之前没有这样做是因为我们不想在创建 language_obj
对象的过程中遍历它。
现在,lang_freq.erb 将需要一些 JavaScript 来支持渲染条形图。 以后,您只需使用此处提供的代码,如果您想详细了解 D3 的工作原理,您可以参考上面链接的资源:
<!DOCTYPE html>
<meta charset="utf-8">
<html>
<head>
<script src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/3.0.1/d3.v3.min.js"></script>
<style>
svg {
padding: 20px;
}
rect {
fill: #2d578b
}
text {
fill: white;
}
text.yAxis {
font-size: 12px;
font-family: Helvetica, sans-serif;
fill: black;
}
</style>
</head>
<body>
<p>Check this sweet data out:</p>
<div id="lang_freq"></div>
</body>
<script>
var data = <%= languages %>;
var barWidth = 40;
var width = (barWidth + 10) * data.length;
var height = 300;
var x = d3.scale.linear().domain([0, data.length]).range([0, width]);
var y = d3.scale.linear().domain([0, d3.max(data, function(datum) { return datum.count; })]).
rangeRound([0, height]);
// add the canvas to the DOM
var languageBars = d3.select("#lang_freq").
append("svg:svg").
attr("width", width).
attr("height", height);
languageBars.selectAll("rect").
data(data).
enter().
append("svg:rect").
attr("x", function(datum, index) { return x(index); }).
attr("y", function(datum) { return height - y(datum.count); }).
attr("height", function(datum) { return y(datum.count); }).
attr("width", barWidth);
languageBars.selectAll("text").
data(data).
enter().
append("svg:text").
attr("x", function(datum, index) { return x(index) + barWidth; }).
attr("y", function(datum) { return height - y(datum.count); }).
attr("dx", -barWidth/2).
attr("dy", "1.2em").
attr("text-anchor", "middle").
text(function(datum) { return datum.count;});
languageBars.selectAll("text.yAxis").
data(data).
enter().append("svg:text").
attr("x", function(datum, index) { return x(index) + barWidth; }).
attr("y", height).
attr("dx", -barWidth/2).
attr("text-anchor", "middle").
text(function(datum) { return datum.language;}).
attr("transform", "translate(0, 18)").
attr("class", "yAxis");
</script>
</html>
唷! 同样,不必担心这段代码的主要功能。 这里值得注意的是顶行--var data = <%= languages %>;
--它表示我们正在将先前创建的 languages
数组传递到 ERB 中进行处理。
如“D3 for Mortals(面向大众的 D3)”所述,这未必是 D3 的最佳用法。 但它确实表明了您能够如何配合使用该库与 Octokit,做出一些真正令人惊叹的事情。
结合不同的 API 调用
现在是时候坦白了:仓库中的 language
属性仅标识定义的“主要”语言。 这意味着,如果您的仓库结合了多种语言,则代码字节最多的语言将被视为主要语言。
让我们结合几个 API 调用来真正呈现哪种语言在我们所有代码中写入的字节数最多。 相比简单的计数,树形图应该是可视化编码语言使用量的好方法。 我们需要构造一个如下所示的对象数组:
[ { "name": "language1", "size": 100},
{ "name": "language2", "size": 23}
...
]
我们在前面已经获取了仓库列表,现在我们来检查每个仓库,然后调用语言列表 API 方法:
repos.each do |repo|
repo_name = repo.name
repo_langs = octokit_client.languages("#{github_user.login}/#{repo_name}")
end
我们将从中找到的每种语言累加到“主列表”中:
repo_langs.each do |lang, count|
if !language_obj[lang]
language_obj[lang] = count
else
language_obj[lang] += count
end
end
之后,我们将内容格式化为 D3 可以理解的结构:
language_obj.each do |lang, count|
language_byte_count.push :name => "#{lang} (#{count})", :count => count
end
# some mandatory formatting for D3
language_bytes = [ :name => "language_bytes", :elements => language_byte_count]
(有关 D3 树图魔方的更多信息,请查看这个简单教程。)
最后,我们将这些 JSON 信息传递到同一个 ERB 模板:
erb :lang_freq, :locals => { :languages => languages.to_json, :language_byte_count => language_bytes.to_json}
与以前一样,这里有一堆 JavaScript,您可以直接将它们放到模板中:
<div id="byte_freq"></div>
<script>
var language_bytes = <%= language_byte_count %>
var childrenFunction = function(d){return d.elements};
var sizeFunction = function(d){return d.count;};
var colorFunction = function(d){return Math.floor(Math.random()*20)};
var nameFunction = function(d){return d.name;};
var color = d3.scale.linear()
.domain([0,10,15,20])
.range(["grey","green","yellow","red"]);
drawTreemap(5000, 2000, '#byte_freq', language_bytes, childrenFunction, nameFunction, sizeFunction, colorFunction, color);
function drawTreemap(height,width,elementSelector,language_bytes,childrenFunction,nameFunction,sizeFunction,colorFunction,colorScale){
var treemap = d3.layout.treemap()
.children(childrenFunction)
.size([width,height])
.value(sizeFunction);
var div = d3.select(elementSelector)
.append("div")
.style("position","relative")
.style("width",width + "px")
.style("height",height + "px");
div.data(language_bytes).selectAll("div")
.data(function(d){return treemap.nodes(d);})
.enter()
.append("div")
.attr("class","cell")
.style("background",function(d){ return colorScale(colorFunction(d));})
.call(cell)
.text(nameFunction);
}
function cell(){
this
.style("left",function(d){return d.x + "px";})
.style("top",function(d){return d.y + "px";})
.style("width",function(d){return d.dx - 1 + "px";})
.style("height",function(d){return d.dy - 1 + "px";});
}
</script>
瞧! 包含仓库语言信息的精美矩形,按相对比例显示,让您一目了然。 您可能需要调整树形图的高度和宽度(作为前两个参数传递到上述 drawTreemap
),使所有信息适当显示。