Neste guia, vamos usar a API para obter informações sobre repositórios dos quais somos proprietários e as linguagens de programação que as compõem. Em seguida, vamos visualizar essas informações de algumas formas diferentes usando a biblioteca D3.js. Para interagir com a API de GitHub Enterprise Server, vamos usar a excelente biblioteca do Ruby, Octokit.
Caso você ainda não o tenha feito, você deve ler o guia "Princípios básicos da autentifcação" antes de iniciar este exemplo. Você pode encontrar o código-fonte completo para este projeto no repositório de platform-samples.
Vamos começar imediatamente!
Configurar um aplicativo OAuth
Primeiro, registra um novo aplicativo no GitHub Enterprise Server. Define as URLs principais e a chamada de retorno para http://localhost:4567/
. Assim como fizemosanteriormente, vamos gerenciar a autenticação da API implementando um Rack middleware usando 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
Configure um arquivo config.ru semelhante ao exemplo anterior:
ENV['RACK_ENV'] ||= 'development'
require "rubygems"
require "bundler/setup"
require File.expand_path(File.join(File.dirname(__FILE__), 'server'))
run Example::MyGraphApp
Buscar informações do repositório
Dessa vez, para falar com a API GitHub Enterprise Server, vamos usar a a biblioteca do Ruby, Octokit. Isso é muito mais fácil do que fazer diretamente um monte de chamadas de REST. Além disso, o Octokit foi desenvolvido por um GitHubber e é mantido ativamente, para que você saiba que vai funcionar.
É fácil a autenticação com a API através do Octokit. Basta passar seu login e token para o Octokit::Client
do cliente:
if !authenticated?
authenticate!
else
octokit_client = Octokit::Client.new(:login => github_user.login, :oauth_token => github_user.token)
end
Vamos fazer algo interessante com os dados sobre nossos repositórios. Vamos ver as diferentes linguagens de programação que eles usam e contar quais são usadas com maior frequência. Para fazer isso, primeiro precisaremos de uma lista dos nossos repositórios na API. Com o Octokit, será algo parecido com isso:
repos = client.repositories
Em seguida, vamos iterar sobre cada repositório e contar a linguagem que GitHub Enterprise Server associa a ele:
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
Ao reiniciar seu servidor, sua página web deve exibir algo que se parece com isso:
{"JavaScript"=>13, "PHP"=>1, "Perl"=>1, "CoffeeScript"=>2, "Python"=>1, "Java"=>3, "Ruby"=>3, "Go"=>1, "C++"=>1}
Até agora, tudo bem, mas isso não é não muito intuitivo para uma pessoa. Uma visualização seria excelente para nos ajudar a entender como as contagens de linguagens são distribuídas. Vamos alimentar nossas contagens em D3 para obter um gráfico de barras que represente a popularidade dos idiomas que usamos.
Visualizar contagens de linguagem
D3.js, ou apenas D3, é uma biblioteca abrangente para criar muitos tipos de gráficos, gráficos e visualizações interativas. Usar D3 em detalhes está fora do âmbito deste guia, mas para um bom artigo introdutório consulte "D3 para mortais".
D3 é uma biblioteca JavaScript, e gosta de trabalhar com dados como arrays. Então, vamos converter o nosso hash do Ruby em um array de JSON para uso por JavaScript no navegador.
languages = []
language_obj.each do |lang, count|
languages.push :language => lang, :count => count
end
erb :lang_freq, :locals => { :languages => languages.to_json}
Estamos simplesmente iterando sobre cada par chave-valor no nosso objeto e empurrando-os para um novo array. A razão pela qual não fizemos isso anteriormente foi porque não queríamos iterar sobre o nosso objeto language_obj
enquanto o estávamos criando.
Agora, lang_freq.erb vai precisar de um pouco de JavaScript para ajudar a interpretação de um gráfico de barras. Por enquanto, você pode simplesmente usar o código fornecido aqui e consultar os recursos vinculados acima se quiser saber mais sobre como o D3 funciona:
<!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>
Ufa! Novamente, não se preocupe com o que a maior parte deste código está fazendo. Aqui, a parte relevante é uma linha na parte superior--var data = <%= languages %>;
--que indica que estamos passando o nosso array de linguagens
criado previamente para o ERB para manipulação.
Como o guia "D3 para mortais" sugere, este não é necessariamente a melhor forma de utilizar o D3. No entanto, serve para ilustrar como você pode usar a biblioteca, junto com Octokit, para fazer algumas coisas realmente incríveis.
Combinar diferentes chamadas de API
Agora é hora de fazer uma confissão: o atributo da linguagem
dentro dos repositórios identifica apenas a linguagem "primária" definida. Isso significa que se você tiver um repositório que combina várias linguagens. aquela que tiver mais bytes de código será considerada a linguagem primária.
Vamos combinar algumas chamadas de API para obter uma verdadeira representação de qual linguagem tem o maior número de bytes escritos em todo o nosso código. A treemap should be a great way to visualize the sizes of our coding languages used, rather than simply the count. Precisamos construir um array de objetos que se pareçam com isto:
[ { "name": "language1", "size": 100},
{ "name": "language2", "size": 23}
...
]
Como já temos uma lista de repositórios acima, vamos inspecionar cada um e chamar o método da API para listar a linguagem:
repos.each do |repo|
repo_name = repo.name
repo_langs = octokit_client.languages("#{github_user.login}/#{repo_name}")
end
A partir daí, adicionaremos cumulativamente cada linguagem encontrado a uma "lista-mestre":
repo_langs.each do |lang, count|
if !language_obj[lang]
language_obj[lang] = count
else
language_obj[lang] += count
end
end
Em seguida vamos formatar o conteúdo em uma estrutura que o D3 entende:
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]
(Para obter mais informações sobre um mapa de árvore do D3, confira este tutorial simples.)
Para concluir, passamos esta informação JSON para o mesmo modelo de ERB:
erb :lang_freq, :locals => { :languages => languages.to_json, :language_byte_count => language_bytes.to_json}
Conforme fizemos anteriormente, aqui está um monte de JavaScript que você pode soltar diretamente no seu modelo:
<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>
Et voila! São lindos retângulos que contém suas linguagens de repositório, com proporções relativas de que são fáceis de ver rapidamente. Talvez você precise ajustar a altura e a largura do diagrama da sua árvore, passado como os dois primeiros argumentos para drawTreemap
acima, para obter todas as informações para serem exibidas corretamente.