GitHub 漫游指南
By (微博、知乎、GitHub、SegmentFault: @)
微信公众号
我的GitHub主页上写着加入的时间——Joined on Nov 8, 2010，那时才大一，在那之后的那么长的日子里我都没有登录过。也许是因为我学的不是计算机，到了今天——，我才发现这其实是程序员的社交网站。
过去，曾经有很长的一些时间我试过在GitHub上连击，也试着去了解别人是如何用好这个工具的。当然粉丝在GitHub上也是很重要的。
在这里，我会试着将我在GitHub上学到的东西一一分享出来。
我与GitHub的故事
在我大四找工作的时候，试图去寻找一份硬件、物联网相关的工作(ps: 专业是电子信息工程)。尽管简历上写得满满的各种经历、经验，然而并没有卵用。跑了几场校园招聘会后，十份简历(ps: 事先已经有心里准备)一个也没有投出去——因为学校直接被拒。我对霸面什么的一点兴趣都没有，千里马需要伯乐。后来，我加入了所在的公司，当然这是后话了。
这是一个残酷的世界，在学生时代，如果你长得不帅不高的话，那么多数的附加技能都是白搭(ps: 通常富的是看不到这篇文章的)。在工作时期，如果你上家没有名气，那么将会影响你下一份工作的待遇。而，很多东西却可以改变这些，GitHub就是其中一个。
注册GitHub的时候大概是大一的时候，我熟悉的时候已经是大四了，现在已经毕业一年了。在过去的近两年里，我试着以几个维度在GitHub上创建项目:
快速上手框架来实战，即demo
重构别人的代码
创建自己可用的框架
快速构建大型应用
构建通用的框架
GitHub与收获
先说说与技能无关的收获吧，毕业设计做的是一个《》，考虑到我们专业老师没有这方面知识，答辩时会带来问题，尽量往这方面靠拢。当我毕业后，这个项目已经有过百个star了，这样易上手的东西还是比较受欢迎的(ps: 不过这种硬件相关的项目通常受限于GitHub上硬件开发工程师比较少的困扰)。
毕业后一个月收到PACKT出版社的邮件(ps: 他们是在github上找到我的)，内容是关于Review一本书籍，即在《》中提到的《Learning Internet of Things》。作为一个四级没过的“物联网专家”，去审阅一本英文的物联网书籍。。。
当然，后来是审阅完了，书上有我的英文简介。
Phodal Huang Introduction
一个月前，收到MANNING出版社的邮件(ps: 也是在github上)，关于Review一本书籍的目录，并提出建议。
也因此带来了其他更多的东西，当然不是这里的主题。在这里，我们就不讨论各种骚扰邮件，或者中文合作。从没有想象过，我也可以在英语世界有一片小天地。
这些告诉我们，GitHub上找一个你擅长的主题，那么会有很多人找上你的。
GitHub与成长
过去写过一篇《》的文章，现在只想说三点:
更多的测试
更多的、更多的、更多的测试
没有测试的项目是很扯淡的，除非你的项目只有一个函数，然后那个函数返回Hello,World。
如果你的项目代码有上千行，如果你能保证测试覆盖率可以达到95%以的话，那么我想你的项目不会有太复杂的函数。假使有这样的函数，那么它也是被测试覆盖住的。
如果你在用心做这个项目，那么你看到代码写得不好也会试着改进，即重构。当有了一些，你的技能会不断提升。你开始会试着接触更多的东西，如stub，如mock，如fakeserver。
有一天，你会发现你离不开测试。
然后就会相信: 那些没有写测试的项目都是在耍流氓
为什么你应该深入GitHub
上面我们说的都是我们可以收获到的东西，我们开始尝试就意味着我们知道它可能给我们带来好处。上面已经提到很多可以提升自己的例子了，这里再说说其他的。
我们可以从中获取到不同的知识、内容、信息。每个人都可以从别人的代码中学习，当我们需要构建一个库的时候，我们可以在上面寻找不同的库和代码来实现我们的功能。如当我在实现一个库的时候，我会在GitHub上找到相应的组件:
Promise 支持
Class类(ps:没有一个好的类使用的方式)
Template 一个简单的模板引擎
Router 用来控制页面的路由
Ajax 基本的Ajax Get/Post请求
获得一份工作
越来越多的人因为GitHub获得工作，因为他们的做的东西正好符合一些公司的要求。那么，这些公司在寻找代码的时候，就会试着邀请他们。
因而，在GitHub寻找合适的候选人，已经是一种趋势。
如果我们想创造出更好、强大地框架时，那么认识更多的人可能会带来更多的帮助。有时候会同上面那一点一样的效果
创建开源项目
人们出于不同的目的来创建开源项目，可不论目的是什么，过程都是一样的。
首先，我们需要为我们的项目取一个名字。
然后，为我们的开源项目选择一个合适的 LICENSE
然后再去创建项目
取一个好的名字
取名字，从来就不是一件容易的事。
因此，我就长话短说，一般就是取一个有意义的名字，当然没有意义也没有任何问题。
通常而言，如果自己计划有一系列的开源项目，那么我们可以保持一定的命令规则。
挑选好 LICENSE
在二十世纪而七十年代末和八十年代初，为了防止自己的软件被竞争对手所使用，大多数厂家停止分发其软件源代码，并开始使用版权和限制性软件许可证，来限制或者禁止软件源代码的复制或再分配。随后，Richard Matthew Stallman（Richard Matthew Stallman）发起了自由软件运动，他开创了 Copyleft 的概念：使用版权法的原则来保护使用、修改和分发自由软件的权利，并且是描述这些术语的自由软件许可证的主要作者。最为人所称道的是GPL（被z广泛使用的自由软件协议）。
（PS：关于自由软件及 RMS 的更多信息、历史，可以阅读《若为自由故：自由软件之父 - 理查德 斯托曼传》）
随后，便诞生了开源软件的概念，开源的要求比自由软件宽松一些。迄今发布的自由软件源代码都是开源软件，而并非所有的开源软件都是自由软件。这是因为不同的许可（协议）赋予用户不同的权利，如 GPL 协议强制要求开源修改过源码的代码，而宽松一点的 MIT 则不会有这种要求。
如下是不同开源许可证的市场占有率及使用情况。
License 使用情况
又比如，在我们看到的一些外版书籍上，如果拥有代码。那么作者一般就会在前言或者类似的位置里，指明书中代码的版权所属。如：也许你需要在自己的程序或文档中用到本书的代码，但除非大篇幅地使用，否则不必与我们联系取得授权。例如，用本书中的几段代码编写程序无需请求许可，blabla。
于是，选择一个合理的 LICENSE，就变成了一个有趣的话题。为此，笔者做了一个如何进行开源协议选型的流程图：
简单地来说，这些 License 之间是一些权利的区别，如当你把代码放置到公有领域，就意味着任何人可以修改，并且不需要标明出注；可如果你想要别人标明出处及作者，你就需要 MIT 协议；而你希望别人闭源的话，那么你就需要 MPL 协议等等。
那么，下面让我们简单地介绍一下不同的几个协议。
WTFPL（Do What The Fuck You Want To Public License，中文译名：你他妈的想干嘛就干嘛公共许可证）是一种不太常用的、极度放任的自由软件许可证。它的条款基本等同于贡献到公有领域。
这就意味着，对于拿到这些代码的其他人，他们想怎么修改就可以怎么修改。
由于 GPL 的传染性，便意味着，他人引用我们的代码时，其所写的代码也需要使用 GPL 开源。即：GPL 是有 “传染性” 的 “病毒” ，因为 GPL 条款规定演绎作品也必须是 GPL 的。
而如果我们只针对的是，他人可以使用库，而不开源，则可以用 LGPL。但是修改库则不适用。
因此，一般而言，我使用的是 MIT 协议。至少我保留了一个署名权，即你可以修改我的代码，但是在 LICENSE 里必须加上我的名字。
选用 MIT 特别有意思，特别是在最近几年里，发生过：
等等。这告诫了我们，如果你不想要有这种经历，那么就不要用 MIT 了。
Creative Commons
是的，当我写 Markdown 的时候，考虑到未来会以纸质书的形式出现，便会使用 CC-BY-NC-ND 协议：
CC -& Creative Commons
BY -& 署名（英语：Attribution，by）
NC -& 非商业性使用（英语：NonCommercial）
ND -& 禁止演绎（英语：NoDerivs）。
即，任何人可以使用我写的电子书来自由复制、散布、展示及演出，但是不得用于商业用途（作者本人可以）。它可以随意地放在他的博客上，他的各个文章里。但是必须标明出自，并且不得改变、转变或更改本作品。
如果你不介意的话，你可以使用公有领域（Public Domain）。可是这样一来，万一有一天，别人直接拿的作品出书，你就骂爹了。
Git基本知识与GitHub使用
从一般开发者的角度来看，git有以下功能：
从服务器上克隆数据库（包括代码和版本信息）到单机上。
在自己的机器上创建分支，修改代码。
在单机上自己创建的分支上提交代码。
在单机上合并分支。
新建一个分支，把服务器上最新版的代码fetch下来，然后跟自己的主分支合并。
生成补丁（patch），把补丁发送给主开发者。
看主开发者的反馈，如果主开发者发现两个一般开发者之间有冲突（他们之间可以合作解决的冲突），就会要求他们先解决冲突，然后再由其中一个人提交。如果主开发者可以自己解决，或者没有冲突，就通过。
一般开发者之间解决冲突的方法，开发者之间可以使用pull 命令解决冲突，解决完冲突之后再向主开发者提交补丁。
从主开发者的角度（假设主开发者不用开发代码）看，git有以下功能：
查看邮件或者通过其它方式查看一般开发者的提交状态。
打上补丁，解决冲突（可以自己解决，也可以要求开发者之间解决以后再重新提交，如果是开源项目，还要决定哪些补丁有用，哪些不用）。
向公共服务器提交结果，然后通知所有开发人员。
如果是第一次使用Git，你需要设置署名和邮箱：
$ git config --global user.name &用户名&
$ git config --global user.email &电子邮箱&
将代码仓库clone到本地，其实就是将代码复制到你的机器里，并交由Git来管理：
$ git clone :someone/symfony-docs-chs.git
你可以修改复制到本地的代码了（symfony-docs-chs项目里都是rst格式的文档）。当你觉得完成了一定的工作量，想做个阶段性的提交：
向这个本地的代码仓库添加当前目录的所有改动：
$ git add .
或者只是添加某个文件：
$ git add -p
我们可以输入
$git status
来看现在的状态，如下图是添加之前的：
Before add
下面是添加之后 的
可以看到状态的变化是从黄色到绿色，即unstage到add。
Wiki百科上是这么说的
GitHub 是一个共享虚拟主机服务，用于存放使用Git版本控制的软件代码和内容项目。它由GitHub公司（曾称Logical Awesome）的开发者Chris Wanstrath、PJ Hyett和Tom Preston-Werner 使用Ruby on Rails编写而成。
当然让我们看看官方的介绍:
GitHub is the best place to share code with friends, co-workers, classmates, and complete strangers. Over eight million people use GitHub to build amazing things together.
它还是什么?
管理配置文件
管理代码片段
托管编程环境
等等。看上去像是大餐，但是你还需要了解点什么?
版本管理与软件部署
jQuery[^jQuery]在发布版本2.1.3，一共有152个commit。我们可以看到如下的提交信息:
Ajax: Always use script injection in globalEval … bbdfbb4
Effects: Reintroduce use of requestAnimationFrame … 72119e0
Effects: Improve raf logic … 708764f
Build: Move test to appropriate module fbdbb6f
Build: Update commitplease dev dependency
GitHub与Git
Git是一个分布式的版本控制系统，最初由Linus Torvalds编写，用作Linux内核代码的管理。在推出后，Git在其它项目中也取得了很大成功，尤其是在Ruby社区中。目前，包括Rubinius、Merb和Bitcoin在内的很多知名项目都使用了Git。Git同样可以被诸如Capistrano和Vlad the Deployer这样的部署工具所使用。
GitHub可以托管各种git库，并提供一个web界面，但与其它像 SourceForge或Google Code这样的服务不同，GitHub的独特卖点在于从另外一个项目进行分支的简易性。为一个项目贡献代码非常简单：首先点击项目站点的“fork”的按钮，然后将代码检出并将修改加入到刚才分出的代码库中，最后通过内建的“pull request”机制向项目负责人申请代码合并。已经有人将GitHub称为代码玩家的MySpace。
在GitHub创建项目
接着,我们试试在上面创建一个项目:
GitHub Roam
就会有下面的提醒:
GitHub Roam
它提供多种方式的创建方法:
…or create a new repository on the command line
echo &# github-roam& && README.md
git add README.md
git commit -m &first commit&
git remote add origin :phodal/github-roam.git
git push -u origin master
…or push an existing repository from the command line
git remote add origin :phodal/github-roam.git
git push -u origin master
如果你完成了上面的步骤之后,那么我想你想知道你需要怎样的项目。
GitHub流行项目分析
之前曾经分析过一些GitHub的用户行为，现在我们先来说说GitHub上的Star吧。(截止: 日23时。)
free-programming books
angular.js
JavaScript
JavaScript
JavaScript
上面列出来的是前5的，看看大于1万个stars的项目的分布，一共有82个:
JavaScript
库和框架: 如jQuery
系统: 如Linux、hhvm、docker
配置集: 如dotfiles
辅助工具: 如oh-my-zsh
工具: 如Homewbrew和Bower
资料收集: 如free programming books，You-Dont-Know-JS，Font-Awesome
其他:简历如Resume
Pull Request
除了创建项目之外，我们也可以创建Pull Request来做贡献。
我的第一个PR
我的第一个PR是给一个小的Node的CoAP相关的库的Pull Request。原因比较简单，是因为它的README.md写错了，导致我无法办法进行下一步。
const dgram
= require('dgram')
, coapPacket
= require('coap-packet')
= require('coap-packet')
很简单，却又很有用的步骤，另外一个也是：
cat && END
$0: error: module ngx_pagespeed requires the pagespeed optimization library.
-Look in obj/autoconf.err for more details.
+Look in objs/autoconf.err for more details.
CLA即Contributor License Agreement，在为一些大的组织、机构提交Pull Request的时候，可能需要签署这个协议。他们会在你的Pull Request里问你，只有你到他们的网站去注册并同意协议才会接受你的PR。
以下是我为Google提交的一个PR
Google CLA
以及Eclipse的一个PR
Eclipse CLA
他们都要求我签署CLA。
构建 GitHub 项目
如何用好 GitHub
如何用好 GitHub，并实践一些敏捷软件开发是一个很有意思的事情.我们可以在上面做很多事情,从测试到CI,再到自动部署.
敏捷软件开发
显然我是在扯淡，这和敏捷软件开发没有什么关系。不过我也不知道瀑布流是怎样的。说说我所知道的一个项目的组成吧:
看板式管理应用程序(如trello，简单地说就是管理软件功能)
CI(持续集成)
测试覆盖率
代码质量(code smell)
对于一个不是远程的团队(如只有一个人的项目) 来说，Trello、Jenkin、Jira不是必需的:
你存在，我深深的脑海里
当只有一个人的时候，你只需要明确知道自己想要什么就够了。我们还需要的是CI、测试，以来提升代码的质量。
通常我们都会找Document，如果没有的话，你会找什么?看源代码，还是看测试?
it(&specifying response when you need it&, function (done) {
var doneFn = jasmine.createSpy(&success&);
lettuce.get('/some/cool/url', function (result) {
expect(result).toEqual(&awesome response&);
expect(jasmine.Ajax.requests.mostRecent().url).toBe('/some/cool/url');
expect(doneFn).not.toHaveBeenCalled();
jasmine.Ajax.requests.mostRecent().respondWith({
&status&: 200,
&contentType&: 'text/plain',
&responseText&: 'awesome response'
上面的测试用例，清清楚楚地写明了用法，虽然写得有点扯。
等等，测试是用来干什么的。那么，先说说我为什么会想去写测试吧:
我不希望每次做完一个个新功能的时候，再手动地去测试一个个功能。(自动化测试)
我不希望在重构的时候发现破坏了原来的功能，而我还一无所知。
我不敢push代码，因为我没有把握。
虽然，我不是TDD的死忠，测试的目的是保证功能正常，TDD没法让我们写出质量更高的代码。但是有时TDD是不错的，可以让我们写出逻辑更简单地代码。
也许你已经知道了Selenium、Jasmine、Cucumber等等的框架，看到过类似于下面的测试
? specifying response when you need it
? specifying html when you need it
? should be post to some where
? respects instanceof
? inherits methods (also super)
? extend methods
? should be able fadein elements
? should be able fadeout elements
看上去似乎每个测试都很小，不过补完每一个测试之后我们就得到了测试覆盖率
lettuce.js
98.58% (209 / 212)
82.98%(78 / 94)
100.00% (54 / 54)
98.58% (209 / 212)
本地测试都通过了，于是我们添加了Travis-CI来跑我们的测试
虽然node.js不算是一门语言，但是因为我们用的node，下面的是一个简单的.travis.yml示例:
language: node_js
notifications:
email: false
before_install: npm install -g grunt-cli
install: npm install
after_success: CODECLIMATE_REPO_TOKEN=fc37deb0de70aa2a3ccfffbb0ab codeclimate &
我们把这些集成到README.md之后，就有了之前那张图。
CI对于一个开发者在不同城市开发同一项目上来说是很重要的，这意味着当你添加的部分功能有测试覆盖的时候，项目代码会更加强壮。
像jslint这类的工具，只能保证代码在语法上是正确的，但是不能保证你写了一堆bad smell的代码。
过长的函数
Code Climate是一个与github集成的工具，我们不仅仅可以看到测试覆盖率，还有代码质量。
先看看上面的ajax类:
Lettuce.get = function (url, callback) {
Lettuce.send(url, 'GET', callback);
Lettuce.send = function (url, method, callback, data) {
data = data || null;
var request = new XMLHttpRequest();
if (callback instanceof Function) {
request.onreadystatechange = function () {
if (request.readyState === 4 && (request.status === 200 || request.status === 0)) {
callback(request.responseText);
request.open(method, url, true);
if (data instanceof Object) {
data = JSON.stringify(data);
request.setRequestHeader('Content-Type', 'application/json');
request.setRequestHeader('X-Requested-With', 'XMLHttpRequest');
request.send(data);
在在出现了一堆问题
Missing “use strict” statement. (Line 2)
Missing “use strict” statement. (Line 14)
‘Lettuce’ is not defined. (Line 5)
而这些都是小问题啦，有时可能会有
Similar code found in two :expression_statement nodes (mass = 86)
这就意味着我们可以对上面的代码进行重构，他们是重复的代码。
模块分离与测试
在之前说到
奋斗了近半个月后，将fork的代码读懂、重构、升级版本、调整，添加新功能、添加测试、添加CI、添加分享之后，终于almost finish。
今天就来说说是怎样做的。
以之前造的为例，里面有:
代码质量(Code Climate)
CI状态(Travis CI)
测试覆盖率(96%)
自动化测试(npm test)
按照来说，我们还需要有:
代码模块化
在SkillTree的源码里，大致分为三部分:
namespace函数: 顾名思义
Calculator也就是TalentTree，主要负责解析、生成url，头像，依赖等等
Skill 主要是tips部分。
而这一些都在一个js里，对于一个库来说，是一件好事，但是对于一个项目来说，并非如此。
依赖的库有
好在Knockout可以用Require.js进行管理，于是，使用了Require.js进行管理:
&script type=&text/javascript& data-main=&app/scripts/main.js& src=&app/lib/require.js&&&/script&
main.js配置如下:
require.config({
baseUrl: 'app',
jquery: 'lib/jquery',
json: 'lib/json',
text: 'lib/text'
require(['scripts/ko-bindings']);
require(['lib/knockout', 'scripts/TalentTree', 'json!data/web.json'], function(ko, TalentTree, TalentData) {
'use strict';
var vm = new TalentTree(TalentData);
ko.applyBindings(vm);
text、json插件主要是用于处理web.json，即用json来处理技能，于是不同的类到了不同的js文件。
|____Book.js
|____Doc.js
|____ko-bindings.js
|____Link.js
|____main.js
|____Skill.js
|____TalentTree.js
|____Utils.js
加上了后来的推荐阅读书籍等等。而Book和Link都是继承自Doc。
define(['scripts/Doc'], function(Doc) {
'use strict';
function Book(_e) {
Doc.apply(this, arguments);
Book.prototype = new Doc();
return Book;
而这里便是后面对其进行重构的内容。Doc类则是Skillock中类的一个缩影
define([], function() {
'use strict';
var Doc = function (_e) {
var e = _e || {};
var self = this;
self.label = e.label || (e.url || 'Learn more');
self.url = e.url || 'javascript:void(0)';
return Doc;
或者说这是一个AMD的Class应该有的样子。考虑到this的隐性绑定，作者用了self=this来避免这个问题。最后Return了这个对象，我们在调用的就需要new一个。大部分在代码中返回的都是对象，除了在Utils类里面返回的是函数:
getSkillsByHash: getSkillsByHash,
getSkillById: getSkillById,
prettyJoin: prettyJoin
当然函数也是一个对象。
自动化测试
一直习惯用Travis CI，于是也继续用Travis Ci，.travis.yml配置如下所示:
language: node_js
notifications:
email: false
- gh-pages
使用gh-pages的原因是，我们一push代码的时候，就可以自动测试、部署等等，好处一堆堆的。
接着我们需要在package.json里面添加脚本
&scripts&: {
&test&: &mocha&
这样当我们push代码的时候便会自动跑所有的测试。因为mocha的主要配置是用mocha.opts，所以我们还需要配置一下mocha.opts
--reporter spec
最后的test/spec是指定测试的目录。
JSLint定义了一组编码约定，这比ECMA定义的语言更为严格。这些编码约定汲取了多年来的丰富编码经验，并以一条年代久远的编程原则 作为宗旨：能做并不意味着应该做。JSLint会对它认为有的编码实践加标志，另外还会指出哪些是明显的错误，从而促使你养成好的 JavaScript编码习惯。
当我们的js写得不合理的时候，这时测试就无法通过:
A constructor name should start with an uppercase letter.
Strings must use singlequote.
这是一种驱动写出更规范js的方法。
Mocha 是一个优秀的JS测试框架，支持TDD/BDD，结合 should.js/expect/chai/better-assert，能轻松构建各种风格的测试用例。
最后的效果如下所示:
? should return book label & url
? should return link label & url
简单地看一下Book的测试:
/* global describe, it */
var requirejs = require(&requirejs&);
var assert = require(&assert&);
var should = require(&should&);
requirejs.config({
baseUrl: 'app/',
nodeRequire: require
describe('Book,Link', function () {
var Book, Link;
before(function (done) {
requirejs(['scripts/Book'、], function (Book_Class) {
Book = Book_Class;
describe('Book Test', function () {
it('should return book label & url', function () {
var book_name = 'Head First HTML与CSS';
var url = '';
var books = {
label: book_name,
var _book = new Book(books);
_book.label.should.equal(book_name);
_book.url.should.equal(url);
因为我们用require.js来管理浏览器端，在后台写测试来测试的时候，我们也需要用他来管理我们的依赖，这也就是为什么这个测试这么长的原因，多数情况下一个测试类似于这样子的。(用Jasmine似乎会是一个更好的主意，但是用习惯Jasmine了)
describe('Book Test', function () {
it('should return book label & url', function () {
var book_name = 'Head First HTML与CSS';
var url = '';
var books = {
label: book_name,
var _book = new Book(books);
_book.label.should.equal(book_name);
_book.url.should.equal(url);
最后的断言，也算是测试的核心，保证测试是有用的。
代码质量与重构
当你写了一大堆代码,你没有意识到里面有一大堆重复。
当你写了一大堆测试,却不知道覆盖率有多少。
这就是个问题了，于是偶然间看到了一个叫code climate的网站。
Code Climate
Code Climate consolidates the results from a suite of static analysis tools into a single, real-time report, giving your team the information it needs to identify hotspots, evaluate new approaches, and improve code quality.
Code Climate整合一组静态分析工具的结果到一个单一的，实时的报告，让您的团队需要识别热点，探讨新的方法，提高代码质量的信息。
简单地来说:
对我们的代码评分
找出代码中的坏味道
于是，我们先来了个例子
lib/coap/coap_request_handler.js
lib/coap/coap_result_helper.js
lib/coap/coap_server.js
lib/database/db_factory.js
lib/database/iot_db.js
lib/database/mongodb_helper.js
lib/database/sqlite_helper.js
lib/rest/rest_helper.js
lib/rest/rest_server.js
lib/url_handler.js
分享得到的最后的结果是:
[Coverage][1]
代码的坏味道
于是我们就打开lib/database/sqlite_helper.js，因为其中有两个坏味道
Similar code found in two :expression_statement nodes (mass = 86)
在代码的 lib/database/sqlite_helper.js:58…61 & &
SQLiteHelper.prototype.deleteData = function (url, callback) {
'use strict';
var sql_command = &DELETE FROM
& + config.table_name + &
where & + URLHandler.getKeyFromURL(url) + &=& + URLHandler.getValueFromURL(url);
SQLiteHelper.prototype.basic(sql_command, callback);
lib/database/sqlite_helper.js:64…67 & &
SQLiteHelper.prototype.getData = function (url, callback) {
'use strict';
var sql_command = &SELECT * FROM
& + config.table_name + &
where & + URLHandler.getKeyFromURL(url) + &=& + URLHandler.getValueFromURL(url);
SQLiteHelper.prototype.basic(sql_command, callback);
只是这是之前修改过的重复。。
原来的代码是这样的
SQLiteHelper.prototype.postData = function (block, callback) {
'use strict';
var db = new sqlite3.Database(config.db_name);
var str = this.parseData(config.keys);
var string = this.parseData(block);
var sql_command = &insert or replace into & + config.table_name + & (& + str + &) VALUES (& + string + &);&;
db.all(sql_command, function (err) {
SQLiteHelper.prototype.errorHandler(err);
db.close();
callback();
SQLiteHelper.prototype.deleteData = function (url, callback) {
'use strict';
var db = new sqlite3.Database(config.db_name);
var sql_command = &DELETE FROM
& + config.table_name + &
where & + URLHandler.getKeyFromURL(url) + &=& + URLHandler.getValueFromURL(url);
db.all(sql_command, function (err) {
SQLiteHelper.prototype.errorHandler(err);
db.close();
callback();
SQLiteHelper.prototype.getData = function (url, callback) {
'use strict';
var db = new sqlite3.Database(config.db_name);
var sql_command = &SELECT * FROM
& + config.table_name + &
where & + URLHandler.getKeyFromURL(url) + &=& + URLHandler.getValueFromURL(url);
db.all(sql_command, function (err, rows) {
SQLiteHelper.prototype.errorHandler(err);
db.close();
callback(JSON.stringify(rows));
说的也是大量的重复，重构完的代码
SQLiteHelper.prototype.basic = function(sql, db_callback){
'use strict';
var db = new sqlite3.Database(config.db_name);
db.all(sql, function (err, rows) {
SQLiteHelper.prototype.errorHandler(err);
db.close();
db_callback(JSON.stringify(rows));
SQLiteHelper.prototype.postData = function (block, callback) {
'use strict';
var str = this.parseData(config.keys);
var string = this.parseData(block);
var sql_command = &insert or replace into & + config.table_name + & (& + str + &) VALUES (& + string + &);&;
SQLiteHelper.prototype.basic(sql_command, callback);
SQLiteHelper.prototype.deleteData = function (url, callback) {
'use strict';
var sql_command = &DELETE FROM
& + config.table_name + &
where & + URLHandler.getKeyFromURL(url) + &=& + URLHandler.getValueFromURL(url);
SQLiteHelper.prototype.basic(sql_command, callback);
SQLiteHelper.prototype.getData = function (url, callback) {
'use strict';
var sql_command = &SELECT * FROM
& + config.table_name + &
where & + URLHandler.getKeyFromURL(url) + &=& + URLHandler.getValueFromURL(url);
SQLiteHelper.prototype.basic(sql_command, callback);
重构完后的代码比原来还长，这似乎是个问题~~
Git 提交信息及几种不同的规范
受 Growth 3.0 开发的影响，最近更新文章的频率会有所降低。今天，让我们来谈谈一个好的 Git、SVN 提交信息是怎样规范出来的。
在团队协作中，使用版本管理工具 Git、SVN 几乎都是这个行业的标准。当我们提交代码的时候，需要编写提交信息（commit message）。
而提交信息的主要用途是：告诉这个项目的人，这次代码提交里做了些什么。如，我更新了 React Native Elements 的版本，那么它就可以是：[T] upgrade react native elements。对应的我修改的代码就是：package.json 和 yarn.lock 中的文件。一般来说，建议小步提交，即按自己的 Tasking 步骤来的提交，每一小步都有对应的提交信息。这样做的主要目的是：防止一次修改中，修改过多的文件，导致后期修改、维护、撤销等等困难。
而对于不同的团队来说，都会遵循一定的规范，本文主要会介绍以下几种写法：
开源库写法
那么，先从我习惯的做法说起。
在我的第一个项目里，我们使用 Jira 作为看板工具，Bamboo 作为持续集成服务器，并采用结对编程的方式进行。
在 Jira 里每一个功能卡都有对应的卡号，而 Bamboo 支持使用 Jira 的任务卡号关联的功能。即在持续构建服务器上示例对应的任务卡号，即相应的提交人。
因此，这个时候我们的规范稍微有一些特别：
[任务卡号] xx & xx: do something
比如：[PHODAL-0001] ladohp & phodal: update documents，解释如下：
PHODAL-0001，业务的任务卡号，它可以帮我们找到某个业务修改的原因，即点出相应 bug 的来源
ladohp & phodal ，结对编程的两个人的名字，后者（phodal）一般是写代码的人，出于礼貌就放在后面了。由于 Git 的提交人只显示一个，所以写上两个的名字。当提交的人不在时，就可以问另外一个人修改的原因。
update documents，我们做了什么事情
缺点：而对于采用看板的团队来说，并不存在任务卡号这种东西，因此就需要一种额外的作法。
对于我来说，我则习惯这种的写法：
[任务分类] 主要修改组件（可选）：修改内容
示例 1，[T] tabs: add icons 。其中的 T 表示这是一个技术卡，tabs 表示修改的是 Tabs，add icons 则表示添加了图标。
示例 2，[SkillTree] detail: add link data。其中的 SkillTree 表示修改的是技能树 Tab 下的内容，detail 则表示修改的是详情页，add link data 则表示是添加了技能的数据
这样做的主要原因是，它可以轻松也帮我** filter 出相应业务的内容**。
缺点：要这样做需要团队达到一致，因此付出一些额外的成本。
开源应用、开源库写法
与我们日常工作稍有不同的是：工作中的 Release 计划一般都是事先安排好的，不需要一些 CHANGELOG 什么的。而开源应用、开源库需要有对应的 CHANELOG，则添加了什么功能、修改了什么等等。毕竟有很多东西是由社区来维护的。
因此，这里以做得比较好的开源项目 Angular 中为例展示。Angular 团队建议采用以下的形式：
&type&(&scope&): &subject&
&BLANK LINE&
&BLANK LINE&
诸如：docs(changelog): update change log to beta.5 中：
docs 则对应修改的类型
changelog 则是影响的范围
subject 则是对应做的事件
对应的类型有：
build: 影响构建系统或外部依赖关系的更改（示例范围：gulp，broccoli，npm）
ci: 更改我们的持续集成文件和脚本（示例范围：Travis，Circle，BrowserStack，SauceLabs）
docs: 仅文档更改
feat: 一个新功能
fix: 修复错误
perf: 改进性能的代码更改
refactor: 代码更改，既不修复错误也不添加功能
style: 不影响代码含义的变化（空白，格式化，缺少分号等）
test: 添加缺失测试或更正现有测试
同时还对应了 20+ 的 Scope，可以说这种提交比上面的提交更有挑战。
（以上的 10 个类型，感谢 Google Translate 提供的快速翻译支持）
而这样做的优点是，它可以轻松地生成一个 CHANGELOG。与些同时还有一个名为 Conventional Commits 的规范，建议采用相似的形式。
创建项目文档
我们需要为我们的项目创建一个文档，通常我们可以将核心代码以外的东西都称为文档：
通常这个会在项目的最上方会有一个项目的简介，如下图所示：
GitHub Project Introduction
README通常会显示在GitHub项目的下面，如下图所示：
GitHub README
通常一个好的README会让你立马对项目产生兴趣。
如下面的内容是React项目的简介：
React README
下面的内容写清楚了他们的用途：
Just the UI: Lots of people use React as the V in MVC. Since React makes no assumptions about the rest of your technology stack, it’s easy to try it out on a small feature in an existing project.
Virtual DOM: React abstracts away the DOM from you, giving a simpler programming model and better performance. React can also render on the server using Node, and it can power native apps using .
Data flow: React implements one-way reactive data flow which reduces boilerplate and is easier to reason about than traditional data binding.
通常在这个README里，还会有：
运行的平台
如何参与贡献
官方首页与在线文档
很多开源项目都会有自己的网站，并在上面有一个文档，而有的则会放在。
Read the Docs 托管文档，让文档可以被全文搜索和更易查找。您可以导入您使用任何常用的版本控制系统管理的文档，包括 Mercurial、Git、Subversion 和 Bazaar。 我们支持 webhooks，因此可以在您提交代码时自动构建文档。并且同样也支持版本功能，因此您可以构建来自您代码仓库中某个标签或分支的文档。查看完整的功能列表 。
在一个开源项目中，良好和专业的文档是相当重要的，有时他可能会比软件还会重要。因为如果一个开源项目好用的话，多数人可能不会去查看软件的代码。这就意味着，多数时候他在和你的文档打交道。文档一般会有：API 文档、 配置文档、帮助文档、用户手册、教程等等
写文档的软件有很多，如Markdown、Doxygen、Docbook等等。
一个简单上手的示例非常重要，特别是通常我们是在为着某个目的而去使用一个开源项目的是时候，我们希望能马上使用到我们的项目中。
你希望看到的是，你打开浏览器，输入下面的代码，然后It Works:
var HelloMessage = React.createClass({
render: function() {
return &div&Hello {this.props.name}&/div&;
React.render(
&HelloMessage name=&John& /&,
document.getElementById('container')
而不是需要繁琐的步骤才能进行下一步。
改善 GitHub 项目代码质量：重构
或许你应该知道了，重构是怎样的，你也知道重构能带来什么。在我刚开始学重构和设计模式的时候，我需要去找一些好的示例，以便于我更好的学习。有时候不得不创造一些更好的场景，来实现这些功能。
有一天，我发现当我需要我一次又一次地重复讲述某些内容，于是我就计划着把这些应该掌握的技能放到GitHub上，也就有了 计划。
每个程序员都不可避免地是一个Coder，一个没有掌握好技能的Coder，算不上是手工艺人，但是是手工人。
艺，需要有创造性的方法。
为什么重构?
为了更好的代码。
在经历了一年多的工作之后，我平时的主要工作就是修Bug。刚开始的时候觉得无聊，后来才发现修Bug需要更好的技术。有时候你可能要面对着一坨一坨的代码，有时候你可能要花几天的时间去阅读代码。而，你重写那几十代码可能只会花上你不到一天的时间。但是如果你没办法理解当时为什么这么做，你的修改只会带来更多的bug。修Bug，更多的是维护代码。还是前人总结的那句话对:
写代码容易，读代码难。
假设我们写这些代码只要半天，而别人读起来要一天。为什么不试着用一天的时候去写这些代码，让别人花半天或者更少的时间来理解。
如果你的代码已经上线，虽然是一坨坨的。但是不要轻易尝试，没有测试的重构。
从前端开始的原因在于，写得一坨坨且最不容易测试的代码都在前端。
让我们来看看我们的第一个训练，相当有挑战性。
重构uMarkdown
代码及setup请见github:
uMarkdown是一个用于将Markdown转化为HTML的库。代码看上去就像一个很典型的过程代码:
/* code */
while ((stra = micromarkdown.regexobject.code.exec(str)) !== null) {
str = str.replace(stra[0], '&code&\n' + micromarkdown.htmlEncode(stra[1]).replace(/\n/gm, '&br/&').replace(/\ /gm, '&') + '&/code&\n');
/* headlines */
while ((stra = micromarkdown.regexobject.headline.exec(str)) !== null) {
count = stra[1].length;
str = str.replace(stra[0], '&h' + count + '&' + stra[2] + '&/h' + count + '&' + '\n');
/* mail */
while ((stra = micromarkdown.regexobject.mail.exec(str)) !== null) {
str = str.replace(stra[0], '&a href=&mailto:' + stra[1] + '&&' + stra[1] + '&/a&');
选这个做重构的开始，不仅仅是因为之前在写的时候进行了很多的重构。而且它更适合于，重构到设计模式的理论。让我们在重构完之后，给作者进行pull request吧。
Markdown的解析过程，有点类似于Pipe and Filters模式(架构模式)。
Filter即我们在代码中看到的正规表达式集:
regexobject: {
headline: /^(\#{1,6})([^\#\n]+)$/m,
code: /\s\`\`\`\n?([^`]+)\`\`\`/g
他会匹配对应的Markdown类型，随后进行替换和处理。而``str```，就是管理口的输入和输出。
接着，我们就可以对其进行简单的重构。
(ps: 推荐用WebStrom来做重构，自带重构功能)
作为一个示例，我们先提出codeHandler方法，即将上面的
/* code */
while ((stra = micromarkdown.regexobject.code.exec(str)) !== null) {
str = str.replace(stra[0], '&code&\n' + micromarkdown.htmlEncode(stra[1]).replace(/\n/gm, '&br/&').replace(/\ /gm, '&') + '&/code&\n');
提取方法成
codeFilter: function (str, stra) {
return str.replace(stra[0], '&code&\n' + micromarkdown.htmlEncode(stra[1]).replace(/\n/gm, '&br/&').replace(/\ /gm, '&') + '&/code&\n');
while语句就成了
while ((stra = regexobject.code.exec(str)) !== null) {
str = this.codeFilter(str, stra);
然后，运行所有的测试。
grunt test
同理我们就可以mail、headline等方法进行重构。接着就会变成类似于下面的代码，
/* code */
while ((execStr = regExpObject.code.exec(str)) !== null) {
str = codeHandler(str, execStr);
/* headlines */
while ((execStr = regExpObject.headline.exec(str)) !== null) {
str = headlineHandler(str, execStr);
/* lists */
while ((execStr = regExpObject.lists.exec(str)) !== null) {
str = listHandler(str, execStr);
/* tables */
while ((execStr = regExpObject.tables.exec(str)) !== null) {
str = tableHandler(str, execStr, strict);
然后你也看到了，上面有一堆重复的代码，接着让我们用JavaScript的奇技淫巧，即apply方法，把上面的重复代码变成。
['code', 'headline', 'lists', 'tables', 'links', 'mail', 'url', 'smlinks', 'hr'].forEach(function (type) {
while ((stra = regexobject[type].exec(str)) !== null) {
str = that[(type + 'Handler')].apply(that, [stra, str, strict]);
进行测试，blabla，都是过的。
? should parse h1~h3
? should parse link
? should special link
? should parse font style
? should parse code
? should parse ul list
? should parse ul table
? should return correctly class name
快来试试吧，
是时候讨论这个Refactor利器了，最初看到这个重构的过程是从ThoughtWorks郑大晔校开始的，只是之前对于Java的另外一个编辑器Eclipse的坏感。。这些在目前已经不是很重要了，试试这个公司里面应用广泛的编辑器。
Intellij Idea重构
开发的流程大致就是这样子的，测试先行算是推荐的。
编写测试-&功能代码-&修改测试-&重构
上次在和buddy聊天的时候，才知道测试在功能简单的时候是后行的，在功能复杂不知道怎么下手的时候是先行的。
开始之前请原谅我对于Java语言的一些无知，然后，看一下我写的Main函数：
package com.phodal.
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int c=new Cal().add(1,2);
int d=new Cal2().sub(2,1);
System.out.println(&Hello,s&);
System.out.println(c);
System.out.println(d);
代码写得还好(自我感觉)，先不管Cal和Cal2两个类。大部分都能看懂，除了c,d不知道他们表达的是什么意思，于是。
快捷键:Shift+F6
作用:重命名
把光标丢到int c中的c，按下shift+f6，输入result_add
把光标移到int d中的d，按下shift+f6，输入result_sub
package com.phodal.
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int result_add=new Cal().add(1,2);
int result_sub=new Cal2().sub(2,1);
System.out.println(&Hello,s&);
System.out.println(result_add);
System.out.println(result_sub);
Extract Method
快捷键:alt+command+m
作用:扩展方法
选中System.out.println(result_add);
按下alt+command+m
在弹出的窗口中输入mprint
public static void main(String[] args) {
int result_add=new Cal().add(1,2);
int result_sub=new Cal2().sub(2,1);
System.out.println(&Hello,s&);
mprint(result_add);
mprint(result_sub);
private static void mprint(int result_sub) {
System.out.println(result_sub);
似乎我们不应该这样对待System.out.println，那么让我们内联回去
Inline Method
快捷键:alt+command+n
作用:内联方法
选中main中的mprint
alt+command+n
选中Inline all invocations and remove the method(2 occurrences) 点确定
然后我们等于什么也没有做了~~:
public static void main(String[] args) {
int result_add=new Cal().add(1,2);
int result_sub=new Cal2().sub(2,1);
System.out.println(&Hello,s&);
System.out.println(result_add);
System.out.println(result_sub);
似乎这个例子不是很好，但是够用来说明了。
Pull Members Up
开始之前让我们先看看Cal2类:
public class Cal2 extends Cal {
public int sub(int a,int b){
return a-b;
以及Cal2的父类Cal
public class Cal {
public int add(int a,int b){
return a+b;
最后的结果，就是将Cal2类中的sub方法，提到父类:
public class Cal {
public int add(int a,int b){
return a+b;
public int sub(int a,int b){
return a-b;
而我们所要做的就是鼠标右键
重构之以查询取代临时变量
Windows/Linux: 木有
或者: Shift+alt+command+T 再选择 Replace Temp with Query
鼠标: Refactor | Replace Temp with Query
过多的临时变量会让我们写出更长的函数，函数不应该太多，以便使功能单一。这也是重构的另外的目的所在，只有函数专注于其功能，才会更容易读懂。
以书中的代码为例
import java.lang.S
public class replaceTemp {
public void count() {
double basePrice = _quantity * _itemP
if (basePrice & 1000) {
return basePrice * 0.95;
return basePrice * 0.98;
选中basePrice很愉快地拿鼠标点上面的重构
Replace Temp With Query
import java.lang.S
public class replaceTemp {
public void count() {
if (basePrice() & 1000) {
return basePrice() * 0.95;
return basePrice() * 0.98;
private double basePrice() {
return _quantity * _itemP
而实际上我们也可以
_quantity * _itemPrice
对其进行Extrace Method
选择basePrice再Inline Method
Intellij IDEA重构
在Intellij IDEA的文档中对此是这样的例子
public class replaceTemp {
public void method() {
String str = &str&;
String aString = returnString().concat(str);
System.out.println(aString);
接着我们选中aString，再打开重构菜单，或者
Command+Alt+Shift+T 再选中Replace Temp with Query
便会有下面的结果:
import java.lang.S
public class replaceTemp {
public void method() {
String str = &str&;
System.out.println(aString(str));
private String aString(String str) {
return returnString().concat(str);
改善 GitHub 项目代码质量：测试
虽然接触的TDD时间不算短，然而真正在实践TDD上的时候少之又少。除去怎么教人TDD，就是与人结对编程时的switch，或许是受限于当前的开发流程。
偶然间在开发一个物联网相关的开源项目——的时候，重拾了这个过程。不得不说提到的一点是，在我们的开发流程中测试是由相关功能开发人员写的，有时候测试是一种很具挑战性的工作。久而久之，为自己的开源项目写测试变成一种自然而然的事。有时没有测试，反而变得没有安全感。
一次测试驱动开发
之前正在重写一个的服务端，主要便是结合CoAP、MQTT、HTTP等协议构成一个物联网的云服务。现在，主要的任务是集中于协议与授权。由于，不同协议间的授权是不一样的，最开始的时候我先写了一个http put授权的功能，而在起先的时候是如何测试的呢?
curl --user root:root -X PUT -d '{ &dream&: 1 }' -H &Content-Type: application/json& http://localhost:8899/topics/test
我只要顺利在request中看有无req.headers.authorization，我便可以继续往下，接着给个判断。毕竟，我们对HTTP协议还是蛮清楚的。
if (!req.headers.authorization) {
res.statusCode = 401;
res.setHeader('WWW-Authenticate', 'Basic realm=&Secure Area&');
return res.end('Unauthorized');
可是除了HTTP协议，还有MQTT和CoAP。对于MQTT协议来说，那还算好，毕竟自带授权，如:
mosquitto_pub -u root -P root -h localhost -d -t lettuce -m &Hello, MQTT. This is my first message.&
便可以让我们简单地完成这个功能，然而有的协议是没有这样的功能如CoAP协议中是用Option来进行授权的。现在的工具如libcoap只能有如下的简单功能
coap-client -m get coap://127.0.0.1:5683/topics/zero -T
于是，先写了个测试脚本来验证功能。
= require('coap');
var request
= coap.request;
var req = request({hostname: 'localhost',port:5683,pathname: '',method: 'POST'});
req.setHeader(&Accept&, &application/json&);
req.setOption('Block2',
[new Buffer('phodal'), new Buffer('phodal')]);
req.end();
写完测试脚本后发现不对了，这个不应该是测试的代码吗? 于是将其放到了spec中，接着发现了上面的全部功能的实现过程为什么不用TDD实现呢？
测试驱动开发是一个很“古老”的程序开发方法，然而由于国内的开发流程的问题——即开发人员负责功能的测试，导致这么好的一项技术没有在国内推广。
测试驱动开发的主要过程是:
先写功能的测试
实现功能代码
提交代码(commit -& 保证功能正常)
重构功能代码
而对于这样的一个物联网项目来说，我已经有了几个有利的前提:
已经有了原型
通常在我的理解下，TDD是可有可无的。既然我知道了我要实现的大部分功能，而且我也知道如何实现。与此同时，对Code Smell也保持着警惕、要保证功能被测试覆盖。那么，总的来说TDD带来的价值并不大。
然而，在当前这种情况下，我知道我想要的功能，但是我并不理解其深层次的功能。我需要花费大量的时候来理解，它为什么是这样的，需要先有一些脚本来知道它是怎么工作的。TDD变显得很有价值，换句话来说，在现有的情况下，TDD对于我们不了解的一些事情，可以驱动出更多的开发。毕竟在我们完成测试脚本之后，我们也会发现这些测试脚本成为了代码的一部分。
在这种理想的情况下，我们为什么不TDD呢?
轻量级网站测试TWill
twill was initially designed for testing Web sites, although since then people have also figured out that it’s good for browsing unsuspecting Web sites.
之所以说轻量的原因是他是拿命令行测试的，还有DSL，还有Python。
除此之外，还可以拿它做压力测试，这种压力测试和一般的不一样。可以模拟整个过程，比如同时有多少人登陆你的网站。
不过，它有一个限制是没有JavaScript。
看了一下源码，大概原理就是用requests下载html，接着用lxml解析html，比较有意思的是内嵌了一个DSL。
这是一个Python的库。
pip install twill
Twill 登陆测试
1.启动我们的应用。
2.进入twill shell
-= Welcome to twill! =-
current page:
*empty page*
3.打开网页
&& go http://127.0.0.1:5000/login
==& at http://127.0.0.1:5000/login
current page: http://127.0.0.1:5000/login
4.显示表单
&& showforms
## ## __Name__________________ __Type___ __ID________ __Value__________________
csrf_token
csrf_token
##5005bdfe2fbf450 ...
current page: http://127.0.0.1:5000/login
5.填充表单
formclear 1
fv 1 email
fv 1 password test
6.修改action
formaction 1 http://127.0.0.1:5000/login
7.提交表单
Note: submit is using submit button: name=&login&, value=&登入&
current page: http://127.0.0.1:5000/
发现重定向到首页了。
Twill 测试脚本
当然我们也可以用脚本直接来测试login.twill:
go http://127.0.0.1:5000/login
formclear 1
fv 1 email
fv 1 password test
formaction 1 http://127.0.0.1:5000/login
go http://127.0.0.1:5000/logout
twill-sh login.twill
&& EXECUTING FILE login.twill
AT LINE: login.twill:0
==& at http://127.0.0.1:5000/login
AT LINE: login.twill:2
## ## __Name__________________ __Type___ __ID________ __Value__________________
csrf_token
csrf_token
##7a000b612fef39aceab5ca54 ...
AT LINE: login.twill:3
AT LINE: login.twill:4
AT LINE: login.twill:5
AT LINE: login.twill:6
Setting action for form
(&Element form at 0x10e7cbb50&,) to
('http://127.0.0.1:5000/login',)
AT LINE: login.twill:7
Note: submit is using submit button: name=&login&, value=&登入&
AT LINE: login.twill:9
==& at http://127.0.0.1:5000/login
1 of 1 files SUCCEEDED.
一个成功的测试诞生了。
Fake Server
实践了一下怎么用sinon去fake server，还没用respondWith，于是写一下。
这里需要用到sinon框架来测试。
当我们fetch的时候，我们就可以返回我们想要fake的结果。
var data = {&id&:1,&name&:&Rice&,&type&:&Good&,&price&:12,&quantity&:1,&description&:&Made in China&};
beforeEach(function() {
this.server = sinon.fakeServer.create();
this.rices = new Rices();
this.server.respondWith(
&http://localhost:8080/all/rice&,
{&Content-Type&: &application/json&},
JSON.stringify(data)
于是在 afterEach 的时候，我们需要恢复这个server。
afterEach(function() {
this.server.restore();
接着写一个jasmine测试来测试
describe(&Collection Test&, function() {
it(&should get data from the url&, function() {
this.rices.fetch();
this.server.respond();
var result = JSON.parse(JSON.stringify(this.rices.models[0]));
expect(result[&id&])
.toEqual(1);
expect(result[&price&])
.toEqual(12);
expect(result)
.toEqual(data);
除了擅长编写 md 电子书来攒 star，我还写了一系列的开源软件，也掌握了一些项目运营的技巧。
开源并不是你把软件、README 写好就行了，还有详细的文档、示例程序等等。
开源也不是你的项目好了，就会有一堆人参与进来。
开源还要你帮助别人解决 Bug，……。
人们做事都是有原因的，即动机。再举例一下，如果你的项目不够火，别人都没听过，那么写到简历上可能没啥用。
Marketing First
开源需要一些营销的技巧，这些技巧可以帮你吸引关注。举个简单的例子，司徒正美的
框架出身得很早，也 MV* 方面也做得很不错，但是在 marketing 上就……。以至于国内的很多前端，都不了解这个框架，要不今天在国内可能就是 AVRR 四大框架了。
Vue 不是因为好用，而一下子火了。这一点我印象特别深，当时在 GitHub Trending 上看到了这个项目，发现它还不能很好地 work。
而如文章 《》所说，项目刚开始的时候作者做了一系列的营销计划：
HackerNews
Reddit /r/javascript
The DailyJS blog
JavaScript Weekly
Maintain a project Twitter account（维护项目的 Vue 账户）
除此，文中还提到了一篇文章《》 。
这一点相当的有意思，如果你的想法好的话，那么大家都会肯定，点下链接，为你来个 star。那么，你就获得更好的动力去做这件事。项目也在开头的时候，获得了相当多的关注。而如果大家觉得你的项目没有新意的话，那么你懂的~。
除此，还有一种可能是，你的 ID 不够 fancy，即你在社区的影响上比较少。此时，就需要一点点慢慢积累人气了。当你积累了一些人气，你就能和松本行弘一样，在创建 mRuby 的时候就有 1000+ 的 star。并且，在社区上还有一些相关的文章介绍，各个头条也由他的粉丝发了上去。如，一年多以前，我创建了
当时，是为了给自己做一个基于 GitHub 云笔记的工具，在完成度到一定程度的时候。我在我的微信公从号上发了相关的介绍，第二天就有 100+ 的 star 了，还接收至最一些鼓舞的话语。对应于国内则有：
开发者头条
不成器的微博
所以，你觉得呢？
编写一个好的 README
在一个开源项目里，README 是最重要的内容。它快速地介绍了这个项目，并决定了它能不能吸引用户：
这个项目做什么？
它解决了什么问题
它有什么特性 — hello, world 示例
这个项目做什么——一句话文案
GitHub 的 Description 是我们在 Hacking News、GitHub Trneding 等等，第一时间看到的介绍。也是我们能快速介绍给别人的东西，如下图所示：
GitHub Trending
这一句话，必须简单明了也介绍，它是干什么的。
如 Angular 的一句话方案是：One framework. Mobile & desktop.
而 React 是：A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.
Vue 则是：A progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.
它解决了什么问题
上面的一句话描述，它不能很好地说明，它能解决什么问题。
如下是今天在 GitHub Trending 上榜的 RPC 项目的简介：
Most machines on internet communicate with each other via TCP/IP. However TCP/IP only guarantees reliable data transmissions, we need to abstract more to build services:
RPC 开源项目
以上便是这个项目能解决的问题，不过这个项目能解决的问题倒是比较长，哈哈哈。
它有什么特性
当我们有 A、B、C 几个不同的框架的时候，作为一个开发人员，就需要对比他们的特性，。如下是 Go 语言实现的 MQTT 示例：
GO MQTT 示例
这个项目只支持的 Qos 级别为 0。如果我们需要的级别是 1，那么就不能用这个项目了。
又比如 lodash 项目：
Lodash makes JavaScript easier by taking the hassle out of working with arrays, numbers, objects, strings, etc. Lodash’s modular methods are great for:
Iterating arrays, objects, & strings
Manipulating & testing values
Creating composite functions
你会怎么写？脸皮够厚的话，可以直接写一下，与其它项目的对比，blabla：
对比其它项目
当然了，这种事不能太过，要不是会招来一堆黑。
安装及hello, world 示例
在我们看完了上面的介绍之后，紧接着接一个 hello, world 的示例。在运行 hello, world 之前，我们可能需要一些额外的安装工作，如：
npm install koa
如 Koa 的示例：
const Koa = require('koa');
const app = new Koa();
// response
app.use(ctx =& {
ctx.body = 'Hello Koa';
app.listen(3000);
作为一个程序员，你应该懂得它的重要性。
好在这里的安装工作只有两步，而不是：
Lan 安装过程
对于那些需要复杂的安装过程的软件，应该简化安装过程，如提供 Docker 镜像，或者直接提供一个可运行的 Demo 环境。以免用户在看完 README 之后，直接放弃了使用该库。
好了，依一个开发人员的角度，如果上面的步骤一切顺利的话，接下来，便是使用这个开源项目来完成我们的功能。这个时候，我们开始转移注意力到文档上了。
由于，之前在某一个项目，经历过一个第三方 API 文档的大坑——文档中只罗列了 API 的用法。如下 Intellij Idea 生成的结构图：
文档中上，罗列了每个函数，以及每个函数需要的参数。我使用 Intellij Idea 直接反编译 jar 包，看到的信息都比文档多多了。文档上，没有任务示例，甚至连怎么初始化这个库的代码都没有。
对于一个复杂的开源项目来说，文档上要写明安装、编译、配置等等的过程。如下图所示：
Python Social Auth 文档
并且在我们发布包的时候，就要不断地去重复这个过程——如果你使用了自动化测试，那么这个过程便自动完成了。
如果我们的项目使用起来相当的简单，那么我们就可以只写一些示例代码即可。
并且，我们可以将文档直接入到代码里。它可以有效地减少文档不同步，带来的一些问题。
Lodash 示例
上图是使用了 jsdoc 的 Lodash 示例。
除了上面的示例，我们还可以录制一些视频，写一些文章说明项目的思考、架构等等。
更多的示例程序
示例代码本身也是文档的一部分，不要问我为什么~~。
反正，除了一个 hello, world，你还要有各种场景下的示例：
没有这么多示例，敢说自己是好用的开源项目？
编写技术文章、书籍
到目前为止，我们做了一系列 markdown 相关的工作，却也还没有结束。要知道只有真正写过一系列开源项目的人，才能体会到什么是 markdown 程序员~~。
官方文档，一般要以比较正式的口吻来描述过程，这种写法相当的压抑。如果要用轻松诙谐的口气，那么就可以写一系列的技术文章。假如这是一个前端框架，那么我们可以介绍它如何与某个后端框架配合使用；又或者是，它与某个框架的对比等等。
好了，一切顺利了，那么下一步就是吸引更多的人参与到项目上来了。
鼓励、吸引贡献者
要吸引其它开发人员来到你的项目，不是一件容易的事。
你需要不断地鼓励他/她们，并适时地帮他/她们解决问题，以避免他/她们在提 pull request 的过程中放弃了。这一点特别的有意思，当有一个开发人员发现了项目中的 bug，那么他/她会尝试去解决这个问题。与此同时，他/她还会为你的项目带来 pull request，但是在这个过程中，因为测试等等的问题，可能会阻碍他的 PR。这个时候，就需要我们主要去提示/教他们怎么做，又或者是帮他/她们解决完剩下的问题。那么，下次他/她提一个 PR 的时候，他/她就能解决问题了。
这一点可以在 README，以及介绍上体现：
Feel free to contribute!
哪怕只是一个错误字的 PR，那么你也可以 merge，啊哈哈~。然后，就有人帮你宣传了，『我给 xxx 项目一个 PR 了』。刚毕业的时候，我也是从这种类型的 PR 做起的~~。
开源项目维护
Git 与 GitHub 工具推荐
Git 命令行增强
diff so fancy 截图
$ sudo apt-get install git-extras
Mac OS X with Homebrew
$ brew install git-extras
$ git-summary
: github-roam
repo age : 2 years, 7 months
Fengda HUANG
Fengda Huang
Phodal HUANG
Phodal Huang
yangpei3720
WangXiaolong
Intellij IDEA
由于日常用的开发工是 Intellij IDEA 企业版，所以就有点依赖于这个工具了。最常用的功能便是：修复 Bug 时，对于文件修改的追溯。了解某行代码修改的原因，对应的修改人等等。
Intellij IDEA
Git、GitHub桌面增强
SourceTree
SourceTree 方便用来查看一些非我写的项目，寻找其中的一些问题。个中缘由便是：Intelli IDEA 刚打开某个项目的时候，需要花费大量的时间 index，只可惜现有的 SourceTree 客户端都需要登录 Atlassian 账户了。
gitflow 分支合并、查看
SourceTree 截图
GitHub Desktop
GitHub Desktop
********************************************************************************
********************************************************************************
No githug directory found, do you wish to create one? [yn]
Welcome to Githug!
Name: init
Difficulty: *
A new directory, `git_hug`, initialize an empty repository in it.
$ githug play
********************************************************************************
********************************************************************************
Congratulations, you have solved the level!
Name: config
Difficulty: *
Set up your git name and email, this is important so that your commits can be identified.
#2: config
#4: commit
#6: clone_to_folder
#7: ignore
#8: include
#9: status
#10: number_of_files_committed
#12: rm_cached
#13: stash
#14: rename
#15: restructure
Gource 历史
GitHub用户分析
如何分析用户的数据是一个有趣的问题，特别是当我们有大量的数据的时候。除了matlab，我们还可以用numpy+matplotlib
数据可以在这边寻找到
最后效果图
要解析的json文件位于data/-0.json，大小6.6M，显然我们可能需要用每次只读一行的策略，这足以解释为什么诸如sublime打开的时候很慢，而现在我们只需要里面的json数据中的创建时间。。
==, 这个文件代表什么？
日零时到一时，用户在github上的操作，这里的用户指的是很多。。一共有4814条数据，从commit、create到issues都有。
import json
for line in open(jsonfile):
line = f.readline()
然后再解析json
import dateutil.parser
lin = json.loads(line)
date = dateutil.parser.parse(lin[&created_at&])
这里用到了dateutil，因为新鲜出炉的数据是string需要转换为dateutil，再到数据放到数组里头。最后有就有了parse_data
def parse_data(jsonfile):
f = open(jsonfile, &r&)
dataarray = []
datacount = 0
for line in open(jsonfile):
line = f.readline()
lin = json.loads(line)
date = dateutil.parser.parse(lin[&created_at&])
datacount += 1
dataarray.append(date.minute)
minuteswithcount = [(x, dataarray.count(x)) for x in set(dataarray)]
return minuteswithcount
下面这句代码就是将上面的解析为
minuteswithcount = [(x, dataarray.count(x)) for x in set(dataarray)]
这样的数组以便于解析
[(0, 92), (1, 67), (2, 86), (3, 73), (4, 76), (5, 67), (6, 61), (7, 71), (8, 62), (9, 71), (10, 70), (11, 79), (12, 62), (13, 67), (14, 76), (15, 67), (16, 74), (17, 48), (18, 78), (19, 73), (20, 89), (21, 62), (22, 74), (23, 61), (24, 71), (25, 49), (26, 59), (27, 59), (28, 58), (29, 74), (30, 69), (31, 59), (32, 89), (33, 67), (34, 66), (35, 77), (36, 64), (37, 71), (38, 75), (39, 66), (40, 62), (41, 77), (42, 82), (43, 95), (44, 77), (45, 65), (46, 59), (47, 60), (48, 54), (49, 66), (50, 74), (51, 61), (52, 71), (53, 90), (54, 64), (55, 67), (56, 67), (57, 55), (58, 68), (59, 91)]
Matplotlib
开始之前需要安装``matplotlib
sudo pip install matplotlib
然后引入这个库
import matplotlib.pyplot as plt
如上面的那个结果，只需要
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x, y,label = files)
plt.legend()
plt.show()
最后代码可见
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import dateutil.parser
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
def parse_data(jsonfile):
f = open(jsonfile, &r&)
dataarray = []
datacount = 0
for line in open(jsonfile):
line = f.readline()
lin = json.loads(line)
date = dateutil.parser.parse(lin[&created_at&])
datacount += 1
dataarray.append(date.minute)
minuteswithcount = [(x, dataarray.count(x)) for x in set(dataarray)]
return minuteswithcount
def draw_date(files):
mwcs = parse_data(files)
for mwc in mwcs:
x.append(mwc[0])
y.append(mwc[1])
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x, y,label = files)
plt.legend()
plt.show()
draw_date(&data/-0.json&)
继上篇之后，我们就可以分析用户的每周提交情况，以得出用户的真正的工具效率，每个程序员的工作时间可能是不一样的，如
Phodal Huang’s Report
这是我的每周情况，显然如果把星期六移到前面的话，随着工作时间的增长，在github上的使用在下降，作为一个
a fulltime hacker who works best in the evening (around 8 pm).
不过这个是osrc的分析结果。
python github 每周情况分析
看一张分析后的结果
Feb Results
结果正好与我的情况相反？似乎图上是这么说的，但是数据上是这样的情况。
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
├── -0.json
└── -0.json
我们获取是每天晚上0点时的情况，至于为什么是0点，我想这里的数据量可能会比较少。除去1月1号的情况，就是上面的结果，在只有一周的情况时，总会以为因为在国内那时是假期，但是总觉得不是很靠谱，国内的程序员虽然很多，会在github上活跃的可能没有那么多，直至列出每一周的数据时。
, 1, 1, 12897,
, 1, 1, 12940,
, 1, 12555
Python 数据分析
重写了一个新的方法用于计算提交数，直至后面才意识到其实我们可以算行数就够了，但是方法上有点hack
def get_minutes_counts_with_id(jsonfile):
datacount, dataarray = handle_json(jsonfile)
minuteswithcount = [(x, dataarray.count(x)) for x in set(dataarray)]
return minuteswithcount
def handle_json(jsonfile):
f = open(jsonfile, &r&)
dataarray = []
datacount = 0
for line in open(jsonfile):
line = f.readline()
lin = json.loads(line)
date = dateutil.parser.parse(lin[&created_at&])
datacount += 1
dataarray.append(date.minute)
return datacount, dataarray
def get_minutes_count_num(jsonfile):
datacount, dataarray = handle_json(jsonfile)
return datacount
def get_month_total():
:rtype : object
monthdaycount = []
for i in range(1, 20):
if i & 10:
filename = 'data/' + i.__str__() + '-0.json'
filename = 'data/2014-02-' + i.__str__() + '-0.json'
monthdaycount.append(get_minutes_count_num(filename))
return monthdaycount
接着我们需要去遍历每个结果，后面的后面会发现这个效率真的是太低了，为什么木有多线程？
Python Matplotlib图表
让我们的matplotlib来做这些图表的工作
if __name__ == '__main__':
results = pd.get_month_total()
print results
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(results.__getslice__(0, 7), label=&first week&)
plt.plot(results.__getslice__(7, 14), label=&second week&)
plt.plot(results.__getslice__(14, 21), label=&third week&)
plt.legend()
plt.show()
蓝色的是第一周，绿色的是第二周，红色的是第三周就有了上面的结果。
我们还需要优化方法，以及多线程的支持。
让我们分析之前的程序，然后再想办法做出优化。网上看到一篇文章讲的就是分析这部分内容的。
存储到数据库中
我们创建了一个名为userdata.db的数据库文件，然后创建了一个表，里面有owner,language,eventtype,name url
def init_db():
conn = sqlite3.connect('userdata.db')
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE userinfo (owner text, language text, eventtype text, name text, url text)''')
接着我们就可以查询数据，这里从结果讲起。
def get_count(username):
userinfo = []
condition = 'select * from userinfo where owener = \'' + str(username) + '\''
for zero in c.execute(condition):
count += 1
userinfo.append(zero)
return count, userinfo
当我查询gmszone的时候，也就是我自己就会有如下的结果
(u'gmszone', u'ForkEvent', u'RESUME', u'TeX', u'/gmszone/RESUME')
(u'gmszone', u'WatchEvent', u'iot-dashboard', u'JavaScript', u'/gmszone/iot-dashboard')
(u'gmszone', u'PushEvent', u'wechat-wordpress', u'Ruby', u'/gmszone/wechat-wordpress')
(u'gmszone', u'WatchEvent', u'iot', u'JavaScript', u'/gmszone/iot')
(u'gmszone', u'CreateEvent', u'iot-doc', u'None', u'/gmszone/iot-doc')
(u'gmszone', u'CreateEvent', u'iot-doc', u'None', u'/gmszone/iot-doc')
(u'gmszone', u'PushEvent', u'iot-doc', u'TeX', u'/gmszone/iot-doc')
(u'gmszone', u'PushEvent', u'iot-doc', u'TeX', u'/gmszone/iot-doc')
(u'gmszone', u'PushEvent', u'iot-doc', u'TeX', u'/gmszone/iot-doc')
一共有109个事件，有Watch,Create,Push,Fork还有其他的， 项目主要有iot,RESUME,iot-dashboard,wechat-wordpress, 接着就是语言了，Tex,Javascript,Ruby,接着就是项目的url了。
值得注意的是。
-rw-r--r--
1 fdhuang staff 905M Apr 12 14:59 userdata.db
这个数据库文件有905M，不过查询结果相当让人满意，至少相对于原来的结果来说。
Python自带了对SQLite3的支持，然而我们还需要安装SQLite3
brew install sqlite3
sudo port install sqlite3
或者是Ubuntu的
sudo apt-get install sqlite3
openSUSE自然就是
sudo zypper install sqlite3
不过，用yast2也很不错，不是么。。
需要注意的是这里是需要python2.7，起源于对gzip的上下文管理器的支持问题
def handle_gzip_file(filename):
userinfo = []
with gzip.GzipFile(filename) as f:
events = [line.decode(&utf-8&, errors=&ignore&) for line in f]
for n, line in enumerate(events):
event = json.loads(line)
actor = event[&actor&]
attrs = event.get(&actor_attributes&, {})
if actor is None or attrs.get(&type&) != &User&:
key = actor.lower()
repo = event.get(&repository&, {})
info = str(repo.get(&owner&)), str(repo.get(&language&)), str(event[&type&]), str(repo.get(&name&)), str(
repo.get(&url&))
userinfo.append(info)
return userinfo
def build_db_with_gzip():
conn = sqlite3.connect('userdata.db')
c = conn.cursor()
year = 2014
for day in range(1,31):
date_re = re.compile(r&([0-9]{4})-([0-9]{2})-([0-9]{2})-([0-9]+)\.json.gz&)
fn_template = os.path.join(&march&,
&{year}-{month:02d}-{day:02d}-{n}.json.gz&)
kwargs = {&year&: year, &month&: month, &day&: day, &n&: &*&}
filenames = glob.glob(fn_template.format(**kwargs))
for filename in filenames:
c.executemany('INSERT INTO userinfo VALUES (?,?,?,?,?)', handle_gzip_file(filename))
executemany可以插入多条数据，对于我们的数据来说，一小时的文件大概有五六千个会符合我们上面的安装，也就是有actor又有type才是我们需要记录的数据，我们只需要统计用户的那些事件，而非全部的事件。
我们需要去遍历文件，然后找到合适的部分，这里只是要找到的全部事件，而光这些数据的gz文件就有1.26G，同上面那些解压为json文件显得不合适，只能用遍历来处理。
这里参考了osrc项目中的写法，或者说直接复制过来。
首先是正规匹配
date_re = re.compile(r&([0-9]{4})-([0-9]{2})-([0-9]{2})-([0-9]+)\.json.gz&)
不过主要的还是在于glob.glob
glob是python自己带的一个文件操作相关模块，用它可以查找符合自己目的的文件，就类似于Windows下的文件搜索，支持通配符操作。
这里也就用上了gzip.GzipFile又一个不错的东西。
最后代码可以见
更好的方案？
查询用户事件总数
import redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
pipe = pipe = r.pipeline()
pipe.zscore('osrc:user',&gmszone&)
pipe.execute()
系统返回了227.0,试试别人。
&&& pipe.zscore('osrc:user',&dfm&)
&redis.client.StrictPipeline object at 0x104fa7f50&
&&& pipe.execute()
看看主要是在哪一天提交的
&&& pipe.hgetall('osrc:user:gmszone:day')
&redis.client.StrictPipeline object at 0x104fa7f50&
&&& pipe.execute()
[{'1': '51', '0': '41', '3': '17', '2': '34', '5': '28', '4': '22', '6': '34'}]
结果大致如下图所示:
看看主要的事件是？
&&& pipe.zrevrange(&osrc:user:gmszone:event&.format(&gmszone&), 0, -1,withscores=True)
&redis.client.StrictPipeline object at 0x104fa7f50&
&&& pipe.execute()
[[('PushEvent', 154.0), ('CreateEvent', 41.0), ('WatchEvent', 18.0), ('GollumEvent', 8.0), ('MemberEvent', 3.0), ('ForkEvent', 2.0), ('ReleaseEvent', 1.0)]]
Main Event
蓝色的就是push事件，黄色的是create等等。
到这里我们算是知道了OSRC的数据库部分是如何工作的。
Redis 查询
主要代码如下所示
def get_vector(user, pipe=None):
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
no_pipe = False
if pipe is None:
pipe = pipe = r.pipeline()
no_pipe = True
user = user.lower()
pipe.zscore(get_format(&user&), user)
pipe.hgetall(get_format(&user:{0}:day&.format(user)))
pipe.zrevrange(get_format(&user:{0}:event&.format(user)), 0, -1,
withscores=True)
pipe.zcard(get_format(&user:{0}:contribution&.format(user)))
pipe.zcard(get_format(&user:{0}:connection&.format(user)))
pipe.zcard(get_format(&user:{0}:repo&.format(user)))
pipe.zcard(get_format(&user:{0}:lang&.format(user)))
pipe.zrevrange(get_format(&user:{0}:lang&.format(user)), 0, -1,
withscores=True)
if no_pipe:
return pipe.execute()
结果在上一篇中显示出来了，也就是
[227.0, {'1': '51', '0': '41', '3': '17', '2': '34', '5': '28', '4': '22', '6': '34'}, [('PushEvent', 154.0), ('CreateEvent', 41.0), ('WatchEvent', 18.0), ('GollumEvent', 8.0), ('MemberEvent', 3.0), ('ForkEvent', 2.0), ('ReleaseEvent', 1.0)], 0, 0, 0, 11, [('CSS', 74.0), ('JavaScript', 60.0), ('Ruby', 12.0), ('TeX', 6.0), ('Python', 6.0), ('Java', 5.0), ('C++', 5.0), ('Assembly', 5.0), ('C', 3.0), ('Emacs Lisp', 2.0), ('Arduino', 2.0)]]
有意思的是在这里生成了和自己相近的人
['alesdokshanin', 'hjiawei', 'andrewreedy', 'christj6', '1995eaton']
osrc最有意思的一部分莫过于flann，当然说的也是系统后台的设计的一个很关键及有意思的部分。
邻近算法与相似用户
邻近算法是在这个分析过程中一个很有意思的东西。
邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法可以说是整个数据挖掘分类技术中最简单的方法了。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用她最接近的k个邻居来代表。
换句话说，我们需要一些样本来当作我们的分析资料，这里东西用到的就是我们之前的。
[227.0, {'1': '51', '0': '41', '3': '17', '2': '34', '5': '28', '4': '22', '6': '34'}, [('PushEvent', 154.0), ('CreateEvent', 41.0), ('WatchEvent', 18.0), ('GollumEvent', 8.0), ('MemberEvent', 3.0), ('ForkEvent', 2.0), ('ReleaseEvent', 1.0)], 0, 0, 0, 11, [('CSS', 74.0), ('JavaScript', 60.0), ('Ruby', 12.0), ('TeX', 6.0), ('Python', 6.0), ('Java', 5.0), ('C++', 5.0), ('Assembly', 5.0), ('C', 3.0), ('Emacs Lisp', 2.0), ('Arduino', 2.0)]]
在代码中是构建了一个points.h5的文件来分析每个用户的points，之后再记录到hdf5文件中。
[ 0...2246696
0...0969163
这里分析到用户的大部分行为，再找到与其行为相近的用户，主要的行为有下面这些:
每星期的情况
事件的类型
贡献的数量，连接以及语言
最多的语言
osrc中用于解析的代码
def parse_vector(results):
points = np.zeros(nvector)
total = int(results[0])
points[0] = 1.0 / (total + 1)
# Week means.
for k, v in results[1].iteritems():
points[1 + int(k)] = float(v) / total
# Event types.
for k, v in results[2]:
points[n + evttypes.index(k)] = float(v) / total
# Number of contributions, connections and languages.
n += nevts
points[n] = 1.0 / (float(results[3]) + 1)
points[n + 1] = 1.0 / (float(results[4]) + 1)
points[n + 2] = 1.0 / (float(results[5]) + 1)
points[n + 3] = 1.0 / (float(results[6]) + 1)
# Top languages.
for k, v in results[7]:
if k in langs:
points[n + langs.index(k)] = float(v) / total
# Unknown language.
points[-1] = float(v) / total
return points
这样也就返回我们需要的点数，然后我们可以用get_points来获取这些
def get_points(usernames):
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
pipe = r.pipeline()
results = get_vector(usernames)
points = np.zeros([len(usernames), nvector])
points = parse_vector(results)
return points
就会得到我们的相应的数据，接着找找和自己邻近的，看看结果。
真看不出来两者有什么相似的地方 。。。。
如何在GitHub“寻找灵感(fork)”
重造轮子是重新创造一个已有的或是已被其他人优化的基本方法。
最近萌发了一个想法写游戏引擎，之前想着做一个JavaScript前端框架。看看，这个思路是怎么来的。
Lettuce构建过程
Lettuce是一个简约的移动开发框架。
故事的出发点是这样的:写了很多代码,用的都是框架，最后不知道收获什么了?事实也是如此，当自己做了一些项目之后，发现最后什么也没有收获到。于是，就想着做一个框架。
有这样的几个前提
为什么我只需要jQuery里的选择器、Ajax要引入那么重的库呢?
为什么我只需要一个Template，却想着用Mustache
为什么我需要一个Rout