在cmd中使用python执行gitstats中的gitstats.py。 命令如下:python2 [gitstats.py路径] [git库路径] [输出结果路径] 例如: python2 D:\Others\hoxu-gitstats-55c5c28\hoxu-gitstats-55c5c28\gitstats.py D:\Git\mygit D:\my 2.https://www.jianshu.com/p/91acacb0f02e?tdsourcetag=s_pctim_aiom...
git_stats generate -o stats --language zh_tw 结果如下: stats_tw.png 当然,你如果想要使用语言包的话,可以在git上面找一个语言包进行集成即可,推荐一个吧,https://github.com/tomgi/git_stats,然后将中文的支持文件下载到本地,将文件包添加到本地的git_stats包里即可, 此时需要查找本地git_stats包,使用...
第四步:下载gitstats并修改文件 下载&解压:https://github.com/hoxu/gitstats 修改gitstats 脚本的后缀拓展名为:gitstats.py 我们可以通过修改 gitstats 脚本的内容,设置仓库统计数据的范围 (开始日期是2020年1月1日, 'start_date': 'Wed Jan 1 00:00:00 2020 +0800') 代码语言:javascript 复制 conf={'...
我们切换到git项目根目录下,右键选择git bash here,使用的命令格式 如:python [gitstats.py路径] [git库路径(git项目根目录)] [输出结果路径], 我的命令就是下面这个python '/d/Program Files/gitstats-master/gitstats.py' . stats, 其中.表示当前目录,stats表示生成到当前的stats目录里面. 但我用在git中试...
一、简介 git_stats:仓库代码统计工具之一,可以按git提交人、提交次数、修改文件数、代码行数、注释量在时间维度上进行统计,亦可按各文件类型进行简单的统计,非常方便。 虽然以代码行数来衡量项目或者程序员并不是一件靠谱的事,但是从统计角度看趋势对于技术管理人员还是
几天前发现一个 Git 历史统计信息生成工具叫 GitStats (http://gitstats.sourceforge.net/) 这是一个用 python 写的,代码量很少,功能却非常强大的分析工具,也是我目前发现为数不多的可以生成漂亮的报告并且使用很方便的开源项目。 一、如何使用 安装依赖:Git,Python,Gnuplot。
Gitstats -- > 仓库代码统计工具 其中Gitstats的运行,需要依赖于其他的几个软件,因此我们首先安装。 2、软件按装 2.1、安装Python 由于Python 2.* 和 Python 3.* 的语法不兼容,并且Gitstats是基于Python 2. x版本进行开发的一个开源的程序项目,所以需要安装Python 2. x版本的解释器。
gitstats 是一款git历史统计工具,可以生成定量的统计数据,并以html图表的形式展示。 统计文件包括文件数量、代码量、提交量、作者信息、每天活跃度、每周活跃度、每月活跃度以及提交数排名等等,信息比较丰富。 安装: gitstats 依赖 Git 、Python2 以及Gnuplot。
安装git_stats # 下载代码gitclonehttps://github.com/hoxu/gitstats.gitcdgitstatscpgitstats gitstats.py 安装Gnuplot # 下载代码https://sourceforge.net/projects/gnuplot/files/gnuplot/5.0.6/# 配置环境变量cmd gnuplot# 出现界面成功 生成文档
接下来我来讲一些win用户在使用的过程中存在的一个坑,就是在输入git_stats generate 之后相信大家都会看到一个严重异常,以及生成的index文件无法打开吧,如果问题是:cannot get it working - fatal: |: no such path in the working tree. 那么不要担心,这个问题是因为win和linux的git命令有些微区别导致的,我们...