


Arkib Arah Aliran GitHub: Arkib Aliran GitHub Peribadi Anda
Dalam dunia pengaturcaraan, sentiasa mengemas kini aliran terkini dan projek popular di GitHub adalah penting. Bagi pembangun yang ingin mengikuti perkembangan teknologi dan alatan semasa, saya teruja untuk memperkenalkan Arkib Arah Aliran GitHub — sebuah aplikasi yang memudahkan proses ini. Projek ini sudah tersedia di GitHub dan anda boleh memuat turun serta mengujinya untuk melihat cara ia berfungsi.
Apakah Arkib Arah Aliran GitHub?
Arkib Arah Aliran GitHub ialah aplikasi berkuasa yang mengumpul data tentang repositori paling popular di GitHub setiap hari dan menyimpannya dalam pangkalan data. Ini membolehkan pengguna menjejaki perubahan dalam aliran untuk bahasa pengaturcaraan terpilih seperti Python, PHP dan JavaScript.
Bagaimana Ia Berfungsi?
Aplikasi ini terdiri daripada beberapa komponen utama:
- app.py: Skrip utama yang melancarkan aplikasi Flask dan ikon dulang sistem. Ia juga menguruskan penghuraian data harian.
- config.py: Fail konfigurasi untuk menyediakan token API dan memilih bahasa pengaturcaraan.
- database.py: Modul untuk berinteraksi dengan pangkalan data SQLite, termasuk penciptaan jadual dan sisipan data.
- scraper.py: Skrip untuk mengikis data aliran daripada GitHub.
- webapp.py: Aplikasi kelalang untuk menggambarkan arah aliran melalui antara muka web.
Pemasangan dan Persediaan
Proses persediaan adalah mudah:
- Klon repositori:
git clone https://github.com/king-tri-ton/github_trending_archive.git cd github_trending_archive
- Pasang kebergantungan:
pip install -r requirements.txt
Konfigurasikan tetapan:
Edit config.py untuk menentukan token API anda dan bahasa pengaturcaraan pilihan.Jalankan aplikasi:
python app.py
Antara Muka dan Penggunaan
Setelah aplikasi berjalan, anda akan mempunyai akses kepada beberapa ciri berguna:
- System Dulang: Klik kanan ikon dalam dulang sistem untuk membuka atau menutup aplikasi.
- Antara Muka Web: Buka penyemak imbas anda dan pergi ke http://127.0.0.1:5000 untuk melihat aliran yang tersedia.
Gambaran Keseluruhan Visual
Untuk mendapatkan idea yang lebih baik tentang rupa aplikasi web, lihat tangkapan skrin ini:
Rancangan Masa Depan
Saya merancang untuk membangunkan lagi aplikasi ini berdasarkan maklum balas anda. Dalam masa terdekat, saya bercadang untuk:
- Analisis Aliran dengan AI: Sepadukan dengan OpenAI API untuk memberikan cerapan tambahan tentang arah aliran.
- Pemasang dengan Wizard Konfigurasi: Buat pemasang dengan alat konfigurasi grafik untuk memudahkan persediaan apl untuk pengguna.
Nota
Saya terjumpa projek menarik yang dipanggil Arkib Arah Aliran GitHub tetapi tidak dapat menjalankannya pada Windows saya. Saya menyukai laman web projek (arkib), dan selepas berfikir, saya memutuskan untuk mencipta projek yang sama sepenuhnya dalam Python. Saya fikir ia ternyata hebat. Terima kasih kepada @frodeaa atas inspirasi!
Kesimpulan
Arkib Arah Aliran GitHub ialah alat yang mudah untuk menjejaki perubahan dalam aliran popular di GitHub. Aplikasi ini sesuai untuk pembangun yang ingin sentiasa dikemas kini tentang teknologi dan projek terkini. Jika anda mempunyai sebarang pertanyaan atau cadangan, sila hubungi saya melalui telegram.
Atas ialah kandungan terperinci Arkib Arah Aliran GitHub: Arkib Aliran GitHub Peribadi Anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
