GitHub Awards 项目使用教程
2024-09-23 00:04:04作者:董宙帆
1. 项目介绍
GitHub Awards(现更名为 Git Awards)是一个开源项目,旨在帮助开发者发现他们在GitHub上的排名。该项目通过分析开发者在GitHub上的仓库,根据仓库的星标数量来计算开发者在特定编程语言和地理位置(城市、国家、全球)的排名。
GitHub Awards 项目的主要功能包括:
- 根据编程语言和地理位置计算开发者的排名。
- 使用GitHub API获取用户和仓库的基本信息。
- 通过Google BigQuery获取详细的仓库和用户信息。
- 使用地理编码API将用户的地理位置转换为地理坐标。
- 计算并存储用户的排名信息,以便快速查询。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目
首先,克隆GitHub Awards项目到本地:
git clone https://github.com/vdaubry/github-awards.git
cd github-awards
2.2 安装依赖
安装项目所需的依赖:
bundle install
2.3 配置环境
在项目根目录下创建一个 .env 文件,并添加以下环境变量:
GITHUB_API_TOKEN=your_github_api_token
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key
2.4 运行爬虫
运行以下命令开始爬取GitHub用户和仓库信息:
rake user:crawl
rake repo:crawl
2.5 解析和地理编码
解析用户和仓库的详细信息,并进行地理编码:
rake user:parse_users
rake repo:parse_repos
rake user:geocode_locations
2.6 计算排名
最后,计算用户的排名:
rake rank:compute
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
GitHub Awards 可以用于以下场景:
- 开发者排名:开发者可以通过该项目了解自己在特定编程语言和地理位置的排名,从而激励自己不断提升技术水平。
- 社区分析:社区管理员可以使用该项目分析社区成员的技术分布和活跃度,为社区发展提供数据支持。
3.2 最佳实践
- 定期更新数据:由于GitHub用户和仓库信息不断更新,建议定期运行爬虫和排名计算任务,以保持排名的准确性。
- 优化查询性能:在计算排名后,建议对排名数据进行索引,以提高查询性能。
4. 典型生态项目
GitHub Awards 作为一个开源项目,可以与其他GitHub相关的项目结合使用,例如:
- GitHub Insights:用于分析GitHub仓库的活跃度和贡献者分布。
- GitHub Actions:用于自动化爬虫和排名计算任务。
- Google BigQuery:用于存储和分析GitHub用户和仓库的详细信息。
通过结合这些生态项目,可以进一步提升GitHub Awards的功能和性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
635
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
614
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
634