阿捷外传之Git代码统计:DotNetCore + PowerBI 实现Git仓库日志分析

本文主要是介绍阿捷外传之Git代码统计:DotNetCore + PowerBI 实现Git仓库日志分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言

2020年3月初春,虽然春节已经过去一个多月,大街上还未恢复往年的热闹。由于春节前夕突然降临的冠状病毒,导致很多员工无法回到城市复工。春节之后,阿捷所在的公司考虑到复工带来的风险,通知所有员工以远程的方式在家办公。

某一天,PM联系到阿捷,说目前有一个需求,想要对各个项目组的Git仓库提交信息进行相关统计,让阿捷调研一下。于是阿捷查了一番资料,了解到可以直接用原生 Git 命令行的方式来实现。

即使用内置的 git log 命令,提取仓库下的提交日志。

实践经过

git log 默认的输出格式是下面这个样子:

其中,上面的输出内容里主要包含了以下4种信息:

  • Commit 信息,每次提交的一个hash值;

  • Author 相关信息,提交的作者和及邮箱信息;

  • Commit Message, 提交时填写的信息,可能会包含多行文字。

Date 信息,这个信息中除了有日期时间,还包含时区信息。例如,从上图中可以看到有一条记录的日期为 Mon Mar 2 22:06:13 2020 -0800,其中最后的 -0800 就是所在的时区,即西八区,根据时区地图,可以看到 -0800是在美国西部湾区。中国处于东八区,所以如果是在中国提交的话,时区部分将会是 +0800 。

除了以上的4个基础信息,PM还想要拿到每次提交时变动的代码行数,阿捷通过查询Git Log 的命令行文档,了解到可以通过追加配置项 git log --shortstat 来输出变更的行数,如下图所示。

另外,git log 也考虑到输出格式化的问题,可以使用特殊的占位符指定输出格式。经过反复实验,优化后的命令如下:

git log --all --pretty="%x40%h%x2C%an%x2C%ad%x2C%x22%s%x22%x2C" --shortstat | tr "\n" " " | tr "@" "\n"

通过上面的魔幻配置,基本上能从每条提交记录中提取出需要的列,然后用逗号方式进行拼接,最终可以生成出CSV格式的文件。

然而这种方式始终不够优雅,命令中额外使用了 tr 对字符串进行处理,这意味着在目标机器上也要有这个工具,否则无法运行,而 windows 上只能通过安装第三方工具实现。

另外一点是扩展性问题,命令行对于csv这种简单的格式处理还好说,如果要输出JSON格式的话,就不好办了,而且命令行的配置项几乎没人能看懂,以后维护起来免不了要996。

基于上述痛点,阿捷又在网上搜寻了一番,最终在MVP大佬的一篇博客(https://edi.wang/post/2019/3/26/operate-git-with-net-core)中找到了蛛丝马迹。根据博客中的内容来看,可以通过一款名为libgit2sharp(https://github.com/libgit2/libgit2sharp)的类库,实现我们的需求。

libgit2sharp内部嵌套了一个基于C语言实现的Git内核,它自身对外提供一系列和Git操作相关的接口,并且它的上游核心仓库libgit2(https://github.com/libgit2/),提供了对包括Python,PHP,C#在内的多种语言的支持。而且项目是开源的,由社区进行维护。

阿捷经过简单上手,觉得提供的API可以满足需要,然后快速制作出了一个简易的命令行程序。核心代码如下:

using (var repo = new Repository(workdir))
{Console.WriteLine("all commit count:" + repo.Commits.Count());foreach (Commit commit in repo.Commits){var commitDto = new GitCommitLogDto{CommitHash = commit.Sha,AuthorName = commit.Author.Name,AuthorEmail = commit.Author.Email,MessageShort = commit.MessageShort,AuthorDate = commit.Author.When.DateTime,};var patch = GetPatchInfo(repo, commit);if (patch != null){commitDto.LinesAdded = patch.LinesAdded;commitDto.LinesDeleted = patch.LinesDeleted;};Console.WriteLine(commitDto.ToString());list.Add(commitDto);}
}

由于有了良好封装和结构化数据的支持,理论上可以将结果转化成任何格式,包括CSV,JSON,XML等,并且可以很方便地对数据格式进行任意加工。

考虑到工具在实际使用时,面临着跨平台和环境依赖的问题,于是阿捷使用了DoNetCore3.0提供的新特性,将程序打包成了不依赖安装环境的可执行文件,不需要安装外部依赖,开箱即用,最终打包的命令如下:

# publish win-x64
dotnet publish -c Release -o publish/win-x64 -r win-x64 /p:PublishSingleFile=true /p:IncludeSymbolsInSingleFile=true /p:PublishTrimmed=true#publish linux-x64
dotnet publish -c Release -o publish/linux-x64 -r linux-x64 /p:PublishSingleFile=true /p:IncludeSymbolsInSingleFile=true /p:PublishTrimmed=true

然后因为是开源项目,可以用GitHub的高性能构建机器,阿捷使用了yml文件为项目制作了自动构建的流水线,每次提交代码后自动触发编译生成出新的二进制文件。

除了CSV文件的部分,PM那还需要制作出相关报表,对CSV中的数据进行统计。阿捷考察了目前市面上流行的BI工具,最终选择了免费的PowerBI桌面版(https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/)。

PowerBI是由微软出品的一款专业的用于商业智能方向的报表工具,桌面版内嵌了一套高性能的计算引擎,不需要安装任何依赖,开箱即用。而且支持的数据源种类非常多,CSV文件完全不在话下。

阿捷首先用吃狗粮的态度,用自己制作的命令行工具,从AspNetCore(https://github.com/dotnet/aspnetcore)的官方Github仓库中提取出了共计4万多提交信息,数据如下:

然后,阿捷经过对PowerBI简单的上手,制作出了下面几张报表。

上图中可以看到AspNetCore中仓库提交记录是最早从2013年开始的。

上图中,可以看到2017和2018年是提交次数和增加行数最多的一年,参考aspnetcore的发布时间,可以知道这期间经历了从1.1到2.0和2.2之间的迭代。

上面两张图展示了根据提交者的邮箱后缀,对提交次数和增加行数的统计。可以看出,来自微软员工的提交占了相当的分量,并且来自外部的贡献者也很广泛,说明AspNetCore有着广泛的社区贡献者。

上述两种图展示 的提交的日期主要分布在周一到周五之间的工作日,在提交的时间分布上,主要集中在上午10点到下午5点之间。

后记

有了DotNetCore和PowerBI的助力,阿捷很轻松地搞定了PM的需求,为了发扬回馈社区的精神,阿捷将项目托管在了GitHub上,仓库链接:https://github.com/leansoftX/dotnet-gitstats。有需要的小伙伴可以直接拿来食用。目前项目还在早期阶段,欢迎动手能力强的小伙伴增加新功能,提交ISSUE或PR。

参考资源

  • Git Log 命令行文档(https://git-scm.com/docs/git-log)

  • libgit2sharp上手博客(https://edi.wang/post/2019/3/26/operate-git-with-net-core)

  • libgit2sharp 上手wiki(https://github.com/libgit2/libgit2sharp/wiki/git-log)

  • PowerBI下载地址(https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=58494)

本周二(今天)晚8点,Boat House共创迭代会议直播????

这篇关于阿捷外传之Git代码统计:DotNetCore + PowerBI 实现Git仓库日志分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/355368

相关文章

C#下Newtonsoft.Json的具体使用

《C#下Newtonsoft.Json的具体使用》Newtonsoft.Json是一个非常流行的C#JSON序列化和反序列化库,它可以方便地将C#对象转换为JSON格式,或者将JSON数据解析为C#对... 目录安装 Newtonsoft.json基本用法1. 序列化 C# 对象为 JSON2. 反序列化

QT Creator配置Kit的实现示例

《QTCreator配置Kit的实现示例》本文主要介绍了使用Qt5.12.12与VS2022时,因MSVC编译器版本不匹配及WindowsSDK缺失导致配置错误的问题解决,感兴趣的可以了解一下... 目录0、背景:qt5.12.12+vs2022一、症状:二、原因:(可以跳过,直奔后面的解决方法)三、解决方

MySQL中On duplicate key update的实现示例

《MySQL中Onduplicatekeyupdate的实现示例》ONDUPLICATEKEYUPDATE是一种MySQL的语法,它在插入新数据时,如果遇到唯一键冲突,则会执行更新操作,而不是抛... 目录1/ ON DUPLICATE KEY UPDATE的简介2/ ON DUPLICATE KEY UP

Python中Json和其他类型相互转换的实现示例

《Python中Json和其他类型相互转换的实现示例》本文介绍了在Python中使用json模块实现json数据与dict、object之间的高效转换,包括loads(),load(),dumps()... 项目中经常会用到json格式转为object对象、dict字典格式等。在此做个记录,方便后续用到该方

JWT + 拦截器实现无状态登录系统

《JWT+拦截器实现无状态登录系统》JWT(JSONWebToken)提供了一种无状态的解决方案:用户登录后,服务器返回一个Token,后续请求携带该Token即可完成身份验证,无需服务器存储会话... 目录✅ 引言 一、JWT 是什么? 二、技术选型 三、项目结构 四、核心代码实现4.1 添加依赖(pom

SpringBoot路径映射配置的实现步骤

《SpringBoot路径映射配置的实现步骤》本文介绍了如何在SpringBoot项目中配置路径映射,使得除static目录外的资源可被访问,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一... 目录SpringBoot路径映射补:springboot 配置虚拟路径映射 @RequestMapp

Python与MySQL实现数据库实时同步的详细步骤

《Python与MySQL实现数据库实时同步的详细步骤》在日常开发中,数据同步是一项常见的需求,本篇文章将使用Python和MySQL来实现数据库实时同步,我们将围绕数据变更捕获、数据处理和数据写入这... 目录前言摘要概述:数据同步方案1. 基本思路2. mysql Binlog 简介实现步骤与代码示例1

C#文件复制异常:"未能找到文件"的解决方案与预防措施

《C#文件复制异常:未能找到文件的解决方案与预防措施》在C#开发中,文件操作是基础中的基础,但有时最基础的File.Copy()方法也会抛出令人困惑的异常,当targetFilePath设置为D:2... 目录一个看似简单的文件操作问题问题重现与错误分析错误代码示例错误信息根本原因分析全面解决方案1. 确保

Redis实现高效内存管理的示例代码

《Redis实现高效内存管理的示例代码》Redis内存管理是其核心功能之一,为了高效地利用内存,Redis采用了多种技术和策略,如优化的数据结构、内存分配策略、内存回收、数据压缩等,下面就来详细的介绍... 目录1. 内存分配策略jemalloc 的使用2. 数据压缩和编码ziplist示例代码3. 优化的

基于C#实现PDF转图片的详细教程

《基于C#实现PDF转图片的详细教程》在数字化办公场景中,PDF文件的可视化处理需求日益增长,本文将围绕Spire.PDFfor.NET这一工具,详解如何通过C#将PDF转换为JPG、PNG等主流图片... 目录引言一、组件部署二、快速入门:PDF 转图片的核心 C# 代码三、分辨率设置 - 清晰度的决定因