用Github的Api发现stars最多开源项目_github api查询star数量最多的仓库

Github的API无需注册，在网上可以查到使用信息和一些限制：

查询的请求为每分钟１０次
此次用到的api格式如下：

url = ‘https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars’
/search/repositories 搜索github上的仓库
？传递一个查询参数q,=指定查询的内容language:python,查询语言为python的仓库信息
＆sort=stars项目按照获得的星星数量排名

倒入用到的库

import requests
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# 获取最受欢迎的前３０个仓库的信息，返回对象为一个字典对象
def get_info(language):
    url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:%s&sort=stars'%(language)
    r = requests.get(url)
    if r.status_code == 200:
        print 'success'
    return r.json()
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# 获取python,java,C++三种语言最受欢迎的库
response_python = get_info('python')
response_java   = get_info('java')
response_c_dplus = get_info('C++')
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success
success
success
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获取信息函数返回字典对象的键值

print (response_python.keys())
1

[u’total_count’, u’items’, u’incomplete_results’]

response_java['total_count']    # github上java语言仓库的数量
1

3453199

response_python['items'][0].keys()  # item包含仓库的一些详细信息的列表
1

[u'issues_url',
 u'deployments_url',
 u'stargazers_count',
 u'forks_url',
 u'mirror_url',
 u'subscription_url',
 u'notifications_url',
 u'collaborators_url',
 　．．．．．．．．
 u'watchers',
 u'name',
 u'language',
 u'url',
 u'created_at',
 u'pushed_at',
 u'forks_count',
 u'default_branch',
 u'teams_url',
 u'trees_url',
 u'branches_url',
 u'subscribers_url',
 u'stargazers_url']
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incomplete_results,在执行更复杂的Api调用是，需要检查它的结果．简单的调用可以忽略
对字典对象进行处理，生成一个DataFrame对象

# 返回一个dataframe对象
import pandas as pd
def ret_df(response_dict):
    df = pd.DataFrame(columns=['created_at','updated_at','name','forks' ,'stars','size'])
    for resp_dict in response_dict['items']:
        df = df.append({
            'created_at':resp_dict['created_at'],
            'updated_at':resp_dict['updated_at'],
            'name':resp_dict['name'],
            'forks':resp_dict['forks'],
            'stars':resp_dict['stargazers_count'],
            'size':resp_dict['size']},ignore_index=True)
    return df
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　 Python语言前５个最受欢迎的仓库

可视化仓库

# pygal对仓库信息进行可视化
import pygal
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# 生成数据
df_python = ret_df(response_python)
df_java = ret_df(response_java)
df_c_dplus = ret_df(response_c_dplus)
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每个仓库的stars和forks

def show(df, language):
    line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=45)
    line_chart.title = 'Most-Starred %s projects on Github'%language
    line_chart.x_labels = df['name']
    line_chart.add('forks',df['forks'])
    line_chart.add('stars',df['stars'])
    line_chart.render_to_file(language+'_projects.svg')
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show(df_c_dplus, 'C++')
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不同语言的比较

# 不同语言比较
from pygal.style import TurquoiseStyle

def compare_show(df_py,df_j,df_c, colu):
    chart = pygal.Bar()
    chart.title = 'Compare different language'
    chart.x_labels = range(1,31)       #　项目星星排名
    chart.add('Python', df_py[colu])
    chart.add('Java', df_j[colu])
    chart.add('C++', df_c[colu])
    chart.render_to_file(colu+'.svg')
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compare_show(df_python, df_java, df_c_dplus, 'stars')
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