이 가이드에서는 API를 사용하여 소유한 리포지토리 및 이를 구성하는 프로그래밍 언어에 대한 정보를 페치합니다. 그런 다음, D3.js 라이브러리를 사용하여 몇 가지 다른 방법으로 해당 정보를 시각화합니다. GitHub API와 상호 작용하려면 우수한 Ruby 라이브러리인 Octokit를 사용합니다.
아직 읽지 않은 경우 이 예제를 시작하기 전에 인증 기본 사항 가이드를 읽어야 합니다. platform-samples 리포지토리에서 이 프로젝트에 대한 전체 소스 코드를 찾을 수 있습니다.
지금 바로 시작하겠습니다!
OAuth app
설정하기
먼저 GitHub Enterprise Cloud에 새 애플리케이션을 등록 합니다. 기본 및 콜백 URL을 http://localhost:4567/로 설정합니다. 이전과 마찬가지로 sinatra-auth-github를 사용하여 랙 미들웨어를 구현하여 API에 대한 인증을 처리하려고 합니다.
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
이전 예제와 유사한 config.ru 파일을 설정합니다.
ENV['RACK_ENV'] ||= 'development'
require "rubygems"
require "bundler/setup"
require File.expand_path(File.join(File.dirname(__FILE__), 'server'))
run Example::MyGraphApp
리포지토리 정보 페치
이번에는 GitHub API와 통신하기 위해 Octokit Ruby 라이브러리를 사용합니다. 이는 REST 호출을 직접 만드는 것보다 훨씬 쉽습니다. 또한 Octokit는 GitHubber에 의해 개발되었으며 활발하게 유지 관리되므로 작동에는 문제가 없습니다.
Octokit를 통해 API로 인증하는 것은 쉽습니다. 로그인 및 토큰을 Octokit::Client 생성자에 전달하기만 하면 됩니다.
if !authenticated?
authenticate!
else
octokit_client = Octokit::Client.new(:login => github_user.login, :oauth_token => github_user.token)
end
리포지토리에 대한 데이터로 흥미로운 작업을 수행해 보겠습니다. 사용하는 다양한 프로그래밍 언어를 확인하고 어떤 것이 가장 자주 사용되는지 계산합니다. 이렇게 하려면 먼저 API의 리포지토리 목록이 필요합니다. Octokit에서는 다음과 같습니다.
repos = client.repositories
다음으로 각 리포지토리를 반복하고 GitHub Enterprise Cloud이 연결된 언어를 계산합니다.
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
서버를 다시 시작하면 웹 페이지에 다음과 같은 내용이 표시됩니다.
{"JavaScript"=>13, "PHP"=>1, "Perl"=>1, "CoffeeScript"=>2, "Python"=>1, "Java"=>3, "Ruby"=>3, "Go"=>1, "C++"=>1}
지금까지는 좋았지만, 인간 친화적이진 않습니다. 시각화는 이러한 언어 계산이 배포되는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다. 사용하는 언어의 인기를 나타내는 깔끔한 막대 그래프를 얻기 위해 D3에 카운트를 피드해 보겠습니다.
언어 개수 시각화
D3.js(D3)는 다양한 종류의 차트, 그래프 및 대화형 시각화를 만들기 위한 포괄적인 라이브러리입니다. D3 사용을 자세히 살펴보는 것은 이 가이드에서 다루지 않습니다. 좋은 소개 문서는 일반인을 위한 D3를 확인하세요.
D3은 JavaScript 라이브러리이며 데이터를 배열로 사용하는 것을 좋아합니다. 따라서 브라우저에서 JavaScript에서 사용할 JSON 배열로 Ruby 해시를 변환해 보겠습니다.
languages = []
language_obj.each do |lang, count|
languages.push :language => lang, :count => count
end
erb :lang_freq, :locals => { :languages => languages.to_json}
개체의 각 키-값 쌍을 반복하여 새 배열로 푸시하기만 하면 됩니다. 앞서 이 작업을 수행하지 않은 이유는 개체를 만드는 동안 language_obj 개체를 반복하고 싶지 않았기 때문입니다.
이제 _lang_freq.erb_는 막대 그래프 렌더링을 지원하기 위해 일부 JavaScript가 필요합니다. 지금은 여기에 제공된 코드를 사용하고 D3 작동 방식에 대해 자세히 알아보려면 위에 연결된 리소스를 참조할 수 있습니다.
<!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>
휴우! 다시 말하지만, 이 코드의 대부분이 수행하는 작업에 대해 걱정하지 마세요. 여기서 관련 부분은 맨 위에 있는 선 방식입니다. var data = <%= languages %>; 이는 이전에 만든 languages 배열을 조작을 위해 ERB에 전달하고 있음을 나타냅니다.
“일반인을 위한 D3” 가이드에 나와 있듯이, 이것이 반드시 D3을 가장 잘 사용하는 것은 아닙니다. 하지만 그것은 어떻게 Octokit와 함께 라이브러리를 사용해서 정말 놀라운 것들을 만들 수 있는지를 보여 주는 역할을 합니다.
다른 API 호출 결합
이제 고백할 차례입니다. 리포지토리 내의 language 특성은 정의된 “기본” 언어만 식별합니다. 즉, 여러 언어를 결합하는 리포지토리가 있는 경우 코드 바이트가 가장 많은 리포지토리가 기본 언어로 간주됩니다.
몇 가지 API 호출을 결합하여 모든 코드에 기록된 바이트 수가 가장 많은 언어를 실제로 표현해 보겠습니다. 트리맵은 단순히 개수가 아니라 사용되는 코딩 언어의 크기를 시각화하는 좋은 방법이어야 합니다. 다음과 같은 개체 배열을 구성해야 합니다.
[ { "name": "language1", "size": 100},
{ "name": "language2", "size": 23}
...
]
위의 리포지토리 목록이 이미 있으므로 각 리포지토리를 검사하고 GET /repos/{owner}/{repo}/languages 엔드포인트를 호출하겠습니다.
repos.each do |repo|
repo_name = repo.name
repo_langs = octokit_client.languages("#{github_user.login}/#{repo_name}")
end
여기에서 찾은 각 언어를 언어 목록에 누적적으로 추가합니다.
repo_langs.each do |lang, count|
if !language_obj[lang]
language_obj[lang] = count
else
language_obj[lang] += count
end
end
그런 다음, D3에서 이해할 수 있는 구조로 콘텐츠의 형식을 지정합니다.
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]
(D3 트리 맵 매직에 대한 자세한 내용은 이 간단한 자습서를 확인하세요.)
래핑을 위해 이 JSON 정보를 동일한 ERB 템플릿에 전달합니다.
erb :lang_freq, :locals => { :languages => languages.to_json, :language_byte_count => language_bytes.to_json}
이전과 마찬가지로 템플릿에 직접 드롭할 수 있는 JavaScript는 다음과 같습니다.
<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>
자, 보세요! 한눈에 보기 쉬운 상대적 비율이 포함된 리포지토리 언어를 포함하는 아름다운 사각형입니다. 모든 정보가 제대로 표시되도록 하려면 위의 drawTreemap에 처음 두 인수로 전달된 트리 맵의 높이와 너비를 조정해야 할 수 있습니다.