귀하의 조직에 Github 저장소가 너무 많아서 보고, 대시보드 또는 감사 목적으로 각 저장소의 내용을 쉽게 요약하고 기록할 수 있는 방법이 필요합니까? Github API를 사용하여 바로 그 작업을 수행하는 빠른 스크립트는 다음과 같습니다.
기능:
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get_repo_info(소유자, 저장소):
- GitHub 저장소 소유자의 사용자 이름(소유자)과 저장소 이름(repo)을 가져옵니다.
- GitHub의 API에 요청을 보내 저장소 정보를 가져옵니다.
- 성공하면 저장소 정보를 JSON 객체로 반환하고, 오류가 있으면 None을 반환합니다.
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get_collaborators(collaborators_url):
- 저장소의 공동작업자 목록에 대한 URL을 가져옵니다.
- 공동작업자 목록을 가져오기 위한 요청을 보냅니다.
- 공동작업자 사용자 이름 목록을 반환하거나, 오류가 발생하면 빈 목록을 반환합니다.
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get_언어(언어_url):
- 저장소의 언어 데이터에 대한 URL을 가져옵니다.
- 저장소에서 사용되는 프로그래밍 언어를 검색하라는 요청을 보냅니다.
- 언어 목록을 반환하거나 오류가 있는 경우 빈 목록을 반환합니다.
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get_open_issues(소유자, 저장소):
- 저장소 소유자의 사용자 이름(owner)과 저장소 이름(repo)을 가져옵니다.
- 저장소에 있는 미해결 문제 목록을 검색하라는 요청을 보냅니다.
- 미해결 이슈를 JSON 형식으로 반환하거나, 문제가 있는 경우 오류 메시지를 출력합니다.
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get_repo_data(repo_url):
- 저장소 URL을 가져와 구문 분석하여 소유자 및 저장소 값을 가져온 다음 다른 함수를 호출하여 저장소에 대한 다양한 정보를 수집합니다.
- 이름, 소유자, 가시성, 공동작업자, 언어, 공개 이슈, 마지막 활동을 포함한 저장소 정보를 컴파일하여 구조화된 형식(사전)으로 반환합니다.
import json import requests from pymongo import MongoClient # MongoDB setup (replace with your actual connection details) client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/") db = client["github_repos"] # Database name collection = db["repos"] # Collection name def get_repo_info(owner, repo): url = f"https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}" headers = {"Accept": "application/vnd.github+json"} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.json() else: print(f"Error: {response.status_code}") return None def get_collaborators(collaborators_url): response = requests.get(collaborators_url) if response.status_code == 200: return [collaborator["login"] for collaborator in response.json()] else: return [] def get_languages(languages_url): response = requests.get(languages_url) if response.status_code == 200: return list(response.json().keys()) else: return [] def get_open_issues(owner, repo): url = f"https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/issues?state=open" headers = {"Accept": "application/vnd.github+json"} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.json() else: print(f"Error: {response.status_code}") return [] def get_repo_data(repo_url): owner, repo = repo_url.split("/")[-2:] repo_info = get_repo_info(owner, repo) if repo_info: data = { "Github URL": repo_url, "Project name": repo_info["name"], "Project owner": repo_info["owner"]["login"], "List users with access": get_collaborators(repo_info["collaborators_url"].split("{")[0]), # remove template part of URL "Programming languages used": get_languages(repo_info["languages_url"]), "Security/visibility level": repo_info["visibility"], "Summary": repo_info["description"], "Last maintained": repo_info["pushed_at"], "Last release": repo_info["default_branch"], "Open issues": get_open_issues(owner, repo), } # Insert the data into MongoDB collection.insert_one(data) print("Data inserted into MongoDB successfully.") return data else: return None # Example usage repo_url = "https://github.com/URL" repo_data = get_repo_data(repo_url) if repo_data: print(json.dumps(repo_data, indent=4))
위 내용은 Python을 사용하여 Github 리포지토리 데이터를 검색하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.

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