過去のGitHub Actionsのbuild時間を取得して集計してグラフにする - xuwei-k's blog
継続的にメンテナンスするのではなくて、雑な使い捨てでいいならshellscriptとjq職人芸でいけるので頑張ってしまったけれど、継続的にやるならもっと違うもので書いた方がメンテナンスしやすいと思います。 細かい部分はいくらでも改善の余地があるとは思いますが、とりあえず動いたのでヨシ・・・!? 以前も多少似たような何か作ったけど、こういうの誰か既にもっと綺麗に作ってないんですかね。 xuwei-k.hatenablog.com GitHub Actionsのログはデフォルトでは90日保存されてるはずなので、その程度の期間をなんとなく集計したいだけならば、こうやって後から集計するだけで十分ですね。 もちろん、yamlの内部の構造がすごく変わっていると集計が難しいか実質不可能になるリスクはありますが。 もっとしっかり計測したいならば、buildした時点で専用の場所に綺麗に記録して、他のもっとリ
Replicating The GitHub GraphQL API With Neo4j
GitHub recently added a download-all-of-your-GitHub-data feature that allows you to export all GitHub data related to your account (repositories, pull requests, commit comments, etc) as a series of JSON files. Github also has a comprehensive GraphQL API, so I thought this would be a fun opportunity to try to replicate some of the functionality in the Github GraphQL API with my exported data and ne
GitHubの中のデータ可視化コミュニティを観察する - Qiita
はじめに 先日の記事では、可視化するグラフとして鉄道路線データを使いましたが、グラフとしてはある意味ちょっと特殊でした。もう少し一般的な作業例を紹介するため、今回はほとんどの方がネットワークと聞いて思い浮かべるであろういわゆるソーシャルネットワークのデータを公開APIから取得し、加工と可視化を行います。 (今回作成したデータの別レイアウト) ソーシャルネットワークとしてのGitHub GitHubはソースコードレポジトリサービスですが、同時にプログラマのソーシャルネットワークのような一面を持っています。著名なプロジェクトのコミッター周辺を観察することにより、面白いプロジェクトを発見したり、フォローすべき人が見つかったりすることもあるでしょう。今回は、そのような発見が得られるような可視化を作成するため、実データの例としてGitHubのAPIから取得できる各種データを使用します。 前提知識 こ
GitHut - Programming Languages and GitHub
Top active languages A split by language view of active repositories GitHut is an attempt to visualize and explore the complexity of the universe of programming languages used across the repositories hosted on GitHub. Programming languages are not simply the tool developers use to create programs or express algorithms but also instruments to code and decode creativity. By observing the history of
Exploring Expressions of Emotions in GitHub Commit Messages | Geeksta
Last week GitHub announced that the data collected over at the GitHub Archive was made available as a public dataset on Google's BigQuery web service. Pretty exciting news for data analysts, considering that the timeline dataset currently contains more than 7 million records and is growing quickly. To see what developers come up with analyzing the GitHub timeline and language correlation datasets,
All the open source code in GitHub now shared within BigQuery: Analyze all the code!
All the open source code in GitHub is now available in BigQuery. Go ahead, analyze it all. In this post you’ll find the related resources I know of so far: Update: I know I said all — but it’s not all. I’m updating the answers to these and other questions at github.com/fhoffa/analyzing_github. The pipeline mirrors code from: Projects that have a clear open source license.Forks and/or un-notable pr
Analyzing github, how developers change programming languages over time
Analyzing github, how developers change programming languages over time By Machine Learning Team / 12 July 2017 Have you ever been struggling with an nth obscure project, thinking : “I could do the job with this language but why not switch to another one which would be more enjoyable to work with” ? In his awesome blog post : The eigenvector of “Why we moved from language X to language Y”, Erik Be
Railsで今いるブランチによってデータベースを切り替える - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記
ブランチングモデルとしてgit-flowを使っていて、メインラインとして、本番適用中のmasterブランチと、次期リリース用のrelease/9999ブランチと、メイン開発ブランチのdevelopがある。 ところが、開発中は頻繁にブランチを移動するし、ブランチによってDBのスキーマが異なるなんてザラにあるし、ブランチ切り替える度にconfig/database.ymlを書き換えるのもタルいので、こんな風に書いた。 development: adapter: postgresql database: my_app_<%= case `git symbolic-ref --short HEAD` when 'master' then 'master' when 'develop' then 'develop' when /release\/.*/ then 'release' when /ho
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GitHub - shim0mura/mysqlenv: controll multi mysql environments
GitHub - yutakat/pgsqlenv