GitHub Archive分析 - 2015最受瞩目的项目们

jopen 3年前

你应该见过不少对GitHub上等等开源项目进行的分析文章。据说国外甚至有人靠分析Github上的项目解决了毕业论文……(要是我的毕业论文也能这么解决就好了XD) 借助于Google Big Query和来自于 GitHub Archive 的数据归档,对GitHub上的项目进行简单的数据分析并不困难。下文我将试图分析2015年GitHub上被收藏(starred)最多的5000个项目,进而求出2015年最受瞩目的编程语言排行。

GitHub Archive 这个网站通过GitHub的API,定期抓取GitHub的 事件数据 ,并上传到Google Big Query,供热心群众分析。它在官网上介绍了 如何用Google Big Query来分析数据

Google Big Query允许用户创建项目,上传数据归档,并通过SQL来查询这些数据。下图就是GitHub Archive在Big Query上,存储着2016-02-01这一天数据的 项目

我们可以看到它的schema定义,基本上类似于GitHub 事件API 返回的数据格式。其中一些重要的字段如下:

  • type 事件类型。比如jeresig创建了项目processing-js,那么这个事件的类型就是CreateEvent。你可以上GitHub事件相关的文档里查到各种事件对应的类型。

  • repo.name 项目名,在上面例子中,是jeresig/processing-js

  • actor.login 该事件的主人公,在上面例子中,是jeresig

于是我们小试牛刀,运行下面的Query,查询jeresig去年一年push的次数:(这里用 TABLE_DATE_RANGE 函数用于匹配从 githubarchive:day.events_20150101githubarchive:day.evnets_20151231 所有的表)

SELECT COUNT(*) FROM       TABLE_DATE_RANGE([githubarchive:day.events_],           TIMESTAMP('2015-01-01'),           TIMESTAMP('2015-12-31'))      WHERE type = 'PushEvent' and actor.login = 'jeresig'

得出的结果为

稍微复杂点,运行下面的Query,查询jeresig去年一年内提了Pull Request的项目和各自提的次数:

SELECT COUNT(*) AS num, repo.name FROM       TABLE_DATE_RANGE([githubarchive:day.events_],           TIMESTAMP('2015-01-01'),           TIMESTAMP('2015-12-31'))      WHERE type = 'PullRequestEvent' and actor.login = 'jeresig'      GROUP BY repo.name ORDER BY num DESC

把关注点从人转向项目,让我们回归主题,查询去年一年间最受瞩目的那些项目们,并粗略地分析下它们。通过查GitHub的API文档,我们知道用户star一个项目时会触发一个 WatchEvent (对的,就是WatchEvent)。所以我们可以遍历下去年所有的WatchEvent事件,按repo_name进行分组,计算每组的数目,并截取前5000名。写出来的Query如下:

SELECT COUNT(*) AS star, repo.name FROM         TABLE_DATE_RANGE([githubarchive:day.events_],           TIMESTAMP('2015-01-01'),           TIMESTAMP('2015-12-31'))        WHERE type = 'WatchEvent'         GROUP BY repo.name ORDER BY star DESC LIMIT 5000

我把Big Query查询到的数据保存成 github-star-2015.csv ,分享到百度网盘上,有需要的人可以下载: http://pan.baidu.com/s/1dElWKHr

现在,我宣布,2015年最受瞩目的项目前十的名单新鲜出炉啦!(请脑补最应景的BGM)

~/doc head -11 github-star-2015.csv   star,repo_name  38318,FreeCodeCamp/FreeCodeCamp  25861,非死book/react-native  25479,apple/swift  24344,sindresorhus/awesome  22917,非死book/react  22093,jlevy/the-art-of-command-line  20401,NARKOZ/hacker-scripts  19736,twbs/bootstrap  17885,google/material-design-lite  17568,airbnb/javascript

初看这份名单,你会发现去年是React年。前十的名单里,React就占了两。你也许会想起,swift在这一年里开源了(果粉的力量真强大,同样也是去年搬到GitHub的golang就挤不进前十名~)。仔细分析下各个项目,你会发现,涨star最快的项目有不少是代码无关的项目。比如第一名FreeCodeCamp,第四名awesome,第六名the-art-of-command-life,第十名airbnb/javascript(airbnb内部的javascript编程规范)等等,都是如此。另外,一个显著的发现是,前十名中,前端的项目占了三个,这还不计算半个前端项目的react-native和前端编码规范的airbnb/javascript。前端项目三分天下有其一,准确来讲,已经接近撑起半边天了。如果说前几年的GitHub是Ruby开发者的GitHub,那么如今的GitHub无疑是前端的GitHub。

借助GitHub的API,我们来看看前5000名项目的编程语言使用情况。题外话,如果GitHub提供了项目所有者可以给自己的项目打标签,那么我们除了分析下编程语言,还可以分析下更多方面的内容,比如去年哪一方面的项目最受瞩目。要是有机会给GitHub产品部门提意见,我一定会写上这一点。不过目前就只能分析分析下编程语言了。

由于GitHub设置了API调用限制,我们需要先注册应用,获取对应的 client_idclient_secret ,才能有足够的调用数量。注册地址见 https://github.com/settings/applications/new ,里面的数据不需要审核,我当时是乱填一通的=_=

GitHub提供了查询某个项目的编程语言使用情况的 API ,借此写出了下面的脚本,统计前5000个项目中编程语言的占比:

#!/usr/bin/env ruby  # encoding: UTF-8    require 'json'  require 'net/http'  require 'set'    def get_language_ingredient(repo)    url = "https://api.github.com/repos/#{repo}/languages"    # 请改成你自己的 client_id 和 client_secret    client_id = '05500dd030f3a5690d8e'    client_secret = 'b8ba63550e07dd3bf7b5b467824ee9ced1c61192'    url += "?client_id=#{client_id}&client_secret=#{client_secret}"    res = Net::HTTP.get_response(URI(url))    if res.code == '200'      JSON.parse(res.body)    else      puts res.msg      {}    end  end    def sum_star_number_per_language(result, repo, star)    ingredient = get_language_ingredient(repo)    puts "The language ingredient of #{repo}: #{ingredient}"    return if ingredient.length == 0    sum = ingredient.reduce(0){|total, pair| total += pair[1]}    # 去掉占比不到1%的语言    ingredient.reject!{|_, bytes| bytes < sum * 0.01}    # 如果剩下的语言正好是 JavaScript/CSS/HTML,    # 则表示它很可能是代码无关的项目,直接忽略掉    if Set.new(ingredient.keys) == Set.new(['JavaScript', 'CSS', 'HTML'])      # CSS框架除外。考虑到有些静态网站也是CSS比JS多,这里要求CSS比JS和HTML多得多。      # 下面的公式随手写的,没有什么特殊意义,只是强调CSS一定要占大多数。      unless ingredient['CSS'] > 2 * ingredient['JavaScript'] + ingredient['HTML']        return      end    end    # 剩下的按比例分了star数    sum = ingredient.reduce(0){|total, pair| total += pair[1]}    ingredient.each_pair do |language, bytes|      result[language] = result.fetch(language, 0) + (bytes.fdiv(sum) * star).round    end  end    def output_star_number_per_language(result)    sum = result.reduce(0){|total, pair| total += pair[1]}    output = ''    result.sort {|a, b| b[1] <=> a[1]}.each_with_index do |e, idx|      output += format("%-4d %-40s %.2f%\n", idx+1, e[0], e[1].fdiv(sum).round(4) * 100)    end    output + "\n"  end    result = {}  output = {}  checkpoints = [50, 100, 200, 500, 1000, 2000, 5000]  f = File.new('github-star-2015.csv').each  f.next  f.each_with_index do |line, idx|    step = idx + 1    star, repo = line[0...-1].split(',')    star = star.to_i    puts format("%-4d %-40s %d", step, repo, star)    sum_star_number_per_language(result, repo, star)    puts "The result after #{repo}: #{result}\n\n"    if checkpoints.include?(step)      output[step] = output_star_number_per_language(result)      puts "first #{step}"      puts output[step]    end  end  puts ''    output.each_pair do |step, rank|      puts "first #{step}"      puts rank  end

注意两点:

  1. 获取了每个项目的语言成分后,去掉占比不到1%的语言,剩下的语言按比例分掉star数。之所以不直接把star分到占比最大的语言,是因为有些项目用到多种语言且比例相当,如非死book/react-native.

  2. 去掉1%之后,如果剩下的语言正好是JavaScript,CSS和HTML,那么该项目很可能是代码无关的(比如一个收集各类资料的静态网站)。显然大家关注它的缘故跟任何一门编程语言无关,所以不列入统计之中。但是考虑到CSS框架也正好会有这三门语言,所以当CSS占比较高时可以豁免。

下面是最终的结果:

...  first 5000  1    JavaScript                               26.38%  2    Java                                     13.33%  3    Objective-C                              8.21%  4    Python                                   8.09%  5    Go                                       5.44%  6    Swift                                    4.63%  7    C                                        3.88%  8    HTML                                     3.84%  9    C++                                      3.82%  10   Ruby                                     3.60%  11   CSS                                      3.28%  12   PHP                                      2.99%  13   Shell                                    2.67%  14   CoffeeScript                             1.51%  15   C#                                       1.19%  16   VimL                                     0.90%  17   TypeScript                               0.63%  18   Scala                                    0.59%  19   Lua                                      0.46%  20   Clojure                                  0.44%  21   Rust                                     0.39%  22   Haskell                                  0.28%  23   Makefile                                 0.22%  24   Objective-C++                            0.21%  25   Emacs Lisp                               0.21%  26   Jupyter Notebook                         0.21%  27   Perl                                     0.20%  28   TeX                                      0.17%  29   Elixir                                   0.16%  30   Groff                                    0.16%  31   Groovy                                   0.14%  32   R                                        0.12%  33   OCaml                                    0.11%  34   PowerShell                               0.10%  35   Batchfile                                0.10%  36   ApacheConf                               0.08%  37   Erlang                                   0.08%  38   Cucumber                                 0.08%  39   Assembly                                 0.07%  40   Crystal                                  0.06%  41   PureBasic                                0.05%  42   QML                                      0.05%  43   Visual Basic                             0.04%  44   PLpgSQL                                  0.04%  45   Tcl                                      0.04%  46   Dart                                     0.04%  47   Vue                                      0.04%  48   CMake                                    0.03%  49   PLSQL                                    0.03%  50   XSLT                                     0.03%  ...

一个显而易见的结论:GitHub上不小一部分的热门项目,是由JavaScript写的。JavaScript一门语言的占比,比第二名和第三名加起来还多出个第六名。这还不包括第十四名的CoffeeScript和第十七名的TypeScript(它们可以编译成JavaScript,严格来说也是JavaScript大家族的一员)。另外从每个checkpoint时输出的数据可见,排名靠前的项目中,JavaScript占的比例要比全部项目中的高。如果我们选择的样本变小,JavaScript的占比还会升高(都稳拿第一名,排名就不可能升高了)。

另一个结论是,Go(第五名)和Swift(第六名)这两门语言正处于快速发展的时期。虽然实际应用的情况不如前十名中其它语言广泛,但是从star数中可见,开发者们非常看好这两门语言,关注了许多这方面的项目,同时用这两门语言编写的高质量项目也越来越多。

前十名中其它语言的排名倒是一点也不出乎意料。Java和Objective-C分居榜眼和探花。剩下几位自然包括了C/C++/Python等等。令人意外的是,C#(第十五名)居然没能排进前十名。按理说,C#的使用量肯定能排在前十。也许C#生态圈里面主要使用的都是微软的商业产品?

最后,我想感谢 GitHub Archieve 提供的数据归档,没有这些数据就没有本篇分析。

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