Representar dados como gráficos

Neste guia, vamos usar a API para buscar informações sobre os repositórios dos quais somos proprietários e as linguagens de programação que os compõem. Em seguida, visualizaremos essas informações de algumas maneiras diferentes usando a biblioteca D3.js. Para interagir com a API do GitHub Enterprise Server, usaremos a excelente biblioteca do Ruby, Octokit.

Caso ainda não tenha feito isso, leia o guia "Noções básicas de autenticação" antes de iniciar este exemplo. Encontre o código-fonte completo deste projeto no repositório platform-samples.

Vamos começar imediatamente!

Configurar um OAuth app

Primeiro, registre um novo aplicativo no GitHub Enterprise Server. Defina as URLs principal e de retorno de chamada como http://localhost:4567/. Como antes, trataremos a autenticação da API implementando um middleware de rack 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

Desta vez, para nos comunicarmos com a API do GitHub Enterprise Server, usaremos a biblioteca Octokit do Ruby. Isso é muito mais fácil do que fazer diretamente um monte de chamadas REST. Além disso, o Octokit foi desenvolvido por um usuário do GitHub e é mantido ativamente, ou seja, você sabe que ele vai funcionar.

É fácil a autenticação com a API através do Octokit. Basta transmitir seu logon e o token para o construtor Octokit::Client:

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 mais 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 em cada repositório e contar a linguagem que o 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

Quando você reiniciar seu servidor, a página da Web exibirá algo parecido com isto:

{"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 será excelente para nos ajudar a entender como as contagens de linguagens são distribuídas. Vamos alimentar nossas contagens no D3 para obter um excelente gráfico de barras que representa a popularidade das linguagens 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. O uso detalhado do D3 não está no escopo deste guia, mas para ver um bom artigo introdutório, confira "D3 para mortais".

D3 é uma biblioteca JavaScript, e gosta de trabalhar com dados como arrays. Então, vamos converter o hash do Ruby em uma matriz JSON para uso do 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 em cada par chave-valor no objeto e colocando-o em uma nova matriz. A razão pela qual não fizemos isso anteriormente foi porque não queríamos iterar no objeto language_obj durante a criação dele.

Agora, lang_freq.erb vai precisar de um pouco de JavaScript para ajudar na renderização de um gráfico de barras. Por enquanto, basta usar o código fornecido aqui e ver os recursos vinculados acima se você deseja 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. A parte relevante aqui é uma linha na parte superior, var data = <%= languages %>;, que indica que estamos transmitindo nossa matriz languages já criada para o ERB para manipulação.

Como o guia "D3 para mortais" sugere, essa não é necessariamente a melhor forma de usar o D3. No entanto, serve para ilustrar como você pode usar a biblioteca, com o Octokit, para fazer coisas realmente incríveis.

Combinar diferentes chamadas de API

Agora é hora de fazer uma confissão: o atributo language nos 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 à API para obter uma verdadeira representação de qual linguagem tem o maior número de bytes escritos em todo o código. Um mapa de árvore deve ser uma ótima forma de visualizar os tamanhos das linguagens de codificação usadas, em vez de apenas a contagem. Precisaremos construir uma matriz de objetos parecida com esta:

[ { "name": "language1", "size": 100},
  { "name": "language2", "size": 23}
  ...
]

Como uma lista de repositórios já foi exibida acima, veja abaixo detalhes de cada um deles e chame o ponto de extremidade GET /repos/{owner}/{repo}/languages:

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 o magic do mapa de árvore 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}

Como já fizemos, aqui está um monte de JavaScript que você pode soltar diretamente no 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 referentes de que são fáceis de serem vistos rapidamente. Talvez você precise ajustar a altura e a largura do mapa de árvore, transmitido como os dois primeiros argumentos para drawTreemap acima, a fim de mostrar todas as informações corretamente.