PyGithub v2.6.0版本发布:全面增强GitHub API集成能力
项目简介
PyGithub是一个强大的Python库,它提供了对GitHub API的完整封装,让开发者能够以Pythonic的方式与GitHub进行交互。这个库简化了与GitHub API的集成工作,支持包括仓库管理、用户认证、团队协作等在内的各种GitHub功能。
重大变更
视图和克隆统计接口重构
在v2.6.0版本中,PyGithub对Repository.get_views_traffic和Repository.get_clones_traffic方法的返回值进行了重大重构。原先这些方法返回的是原始字典结构,现在则返回了专门的PyGithub对象,提供了更好的类型安全和IDE支持。
旧版代码需要从字典中获取数据:
repo.get_views_traffic()["views"].timestamp
repo.get_clones_traffic()["clones"].timestamp
新版代码可以直接访问对象属性:
repo.get_views_traffic().views.timestamp
repo.get_clones_traffic().clones.timestamp
属性名称修正
OrganizationCustomProperty类中的respository_id属性被重命名为正确的repository_id,修正了拼写错误。
新功能亮点
全局延迟加载支持
新增了全局延迟加载功能,可以显著提升性能,特别是在处理大量数据时。这个功能允许开发者控制何时真正从GitHub获取数据,而不是在对象创建时就立即加载。
GitHub Copilot席位管理
新增了对GitHub Copilot席位管理的支持,组织管理员现在可以通过PyGithub管理Copilot的订阅和用户分配。
提交分支查询
添加了获取提交所在分支的功能,可以轻松找出哪些分支以特定提交作为头指针。
发布资源下载
现在支持直接下载Release中的资源文件,简化了自动化部署和资源获取流程。
上游仓库合并
新增了Repository.merge_upstream方法,使得将上游仓库变更合并到派生仓库变得更加简单。
Pull Request草稿状态更新
支持更新Pull Request的草稿状态,便于在开发过程中管理PR的生命周期。
仓库所有权转移
新增了转移仓库所有权的方法,为组织架构调整提供了便利。
工作流启用/禁用
添加了启用和禁用工作流的功能,方便进行CI/CD流程的管理和控制。
代码安全配置管理
新增了对代码安全配置管理的支持,包括安全策略、依赖审查等功能的配置。
应用认证增强
在AppAuth中增加了对私钥和签名函数的支持,提供了更灵活的认证方式。
重要改进
速率限制对象更新
更新了RateLimit对象,包含了GitHub新增的所有速率限制类别,提供更全面的API调用监控。
创建发布标记增强
在create_git_release和create_git_tag_and_release方法中增加了make-latest支持,可以指定新发布的版本是否为最新版本。
分支保护检查增强
增强了分支保护功能,支持required_status_checks.checks对象,提供更精细的状态检查控制。
提交信息处理优化
现在使用simple-commit中的id和tree_id来填充GitCommit.sha和GitCommit.tree,提高了数据一致性。
错误信息处理
改进了GithubException中的错误信息处理,现在会使用响应中的完整错误信息,便于调试。
性能与稳定性
HTTP请求处理优化
修复了与最新urllib3版本的兼容性问题,确保了HTTP请求的稳定性。
内容获取重定向修复
修复了Repository.get_contents方法中的重定向问题,提高了方法的可靠性。
类型注解增强
将NotSet标记为Attribute[Any],提供了更好的类型提示支持。
测试与维护
测试框架升级
从httpretty迁移到responses作为测试框架,提高了测试的可靠性和维护性。
类属性排序
对所有GitHub类中的属性和方法进行了排序,提高了代码的可读性和一致性。
API模式注解
为所有GitHub类添加了API模式注解,便于开发者理解和使用。
总结
PyGithub v2.6.0版本带来了大量新功能和改进,特别是在API覆盖范围、类型安全和开发体验方面有了显著提升。这个版本不仅增加了对GitHub新功能的支持,还优化了现有功能的实现方式,使得Python开发者能够更高效、更可靠地与GitHub进行交互。无论是简单的仓库操作还是复杂的企业级集成,PyGithub v2.6.0都提供了强大的工具支持。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00