


Archives de tendances GitHub : vos archives personnelles de tendances GitHub
Dans le monde de la programmation, rester informé des dernières tendances et des projets populaires sur GitHub est crucial. Pour les développeurs qui souhaitent rester au courant des technologies et des outils actuels, je suis ravi de présenter GitHub Trending Archive — une application qui simplifie ce processus. Le projet est déjà disponible sur GitHub, et vous pouvez le télécharger et le tester pour voir comment il fonctionne.
Qu'est-ce que l'archive de tendances GitHub ?
GitHub Trending Archive est une application puissante qui collecte quotidiennement des données sur les référentiels les plus populaires sur GitHub et les stocke dans une base de données. Cela permet aux utilisateurs de suivre les changements de tendances pour certains langages de programmation tels que Python, PHP et JavaScript.
Comment ça marche ?
L'application se compose de plusieurs éléments clés :
- app.py : Le script principal qui lance l'application Flask et l'icône de la barre d'état système. Il gère également l'analyse quotidienne des données.
- config.py : Fichier de configuration pour la configuration des jetons API et le choix des langages de programmation.
- database.py : Module d'interaction avec la base de données SQLite, y compris la création de tables et l'insertion de données.
- scraper.py : Script pour récupérer les données de tendance de GitHub.
- webapp.py : Application Flask permettant de visualiser les tendances via une interface Web.
Installation et configuration
Le processus de configuration est simple :
- Cloner le dépôt :
git clone https://github.com/king-tri-ton/github_trending_archive.git cd github_trending_archive
- Installer les dépendances :
pip install -r requirements.txt
Configurer les paramètres :
Modifiez config.py pour spécifier votre jeton API et vos langages de programmation préférés.Exécutez l'application :
python app.py
Interface et utilisation
Une fois l'application lancée, vous aurez accès à plusieurs fonctionnalités utiles :
- Barre d'état système : cliquez avec le bouton droit sur l'icône dans la barre d'état système pour ouvrir ou fermer l'application.
- Interface Web : ouvrez votre navigateur et accédez à http://127.0.0.1:5000 pour afficher les tendances disponibles.
Aperçu visuel
Pour avoir une meilleure idée de l'apparence de l'application Web, consultez ces captures d'écran :
Projets futurs
Je prévois de développer davantage cette application en fonction de vos commentaires. Dans un avenir proche, je prévois de :
- Analyse des tendances avec l'IA : intégrez l'API OpenAI pour fournir des informations supplémentaires sur les tendances.
- Installateur avec assistant de configuration : créez un programme d'installation avec un outil de configuration graphique pour simplifier la configuration de l'application pour les utilisateurs.
Note
Je suis tombé sur un projet intéressant appelé GitHub Trending Archive, mais je n'ai pas réussi à le faire fonctionner sous Windows. J'ai aimé le site Web du projet (archives) et après réflexion, j'ai décidé de créer un projet similaire entièrement en Python. Je pense que ça s'est bien passé. Merci à @frodeaa pour l'inspiration !
Conclusion
GitHub Trending Archive est un outil pratique pour suivre les changements dans les tendances populaires sur GitHub. Cette application est parfaite pour les développeurs qui souhaitent rester informés des dernières technologies et projets. Si vous avez des questions ou des suggestions, n'hésitez pas à me contacter par télégramme.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
