前言

我们即将与 2019 挥手作别,踏入崭新的 2020。一到年末,各个平台都在整理数据,出具一份属于自己平台的「年度报告」。而对于技术人而言,如果你是一位开源爱好者,GitHub 的年度报告就是你 2019 年的技术总结。

阮一峰老师曾在科技爱好者周刊中提到「数据的力量」:

GitHub 个人页有一个日历栏目,只要当天有代码提交,那一天的小方格就会变成绿色。如果这一年,你每天编码,日历就全是绿的,否则就会有白色的小方块。所有人都可以看到这个「编码日历」。很多人为了让绿色小方格子不要中断,就会尽量每天提交代码。时间一长,真的多做了不少项目。

因此,这次年度报告我想主要针对这份「编码日历」,把你的「编码日历」组装到一张图片上展示给别人。

因为前一段时间正好在学习 GraphQL,所以将通过 GitHub 的接口 GitHub GraphQL API v4 来获取相关的用户数据。

这份年度报告涉及到的主要技术:

  • GraphQL
  • Python
    • requests(发起请求)
    • PIL: Image/ImageDraw/ImageFont(图片处理)
    • werobot(接入微信公众号)

需求确立

在开始 Coding 之前需要先梳理一下需求。生成报告的整个流程大致如下:

项目流程图

因此,需要做的事包括:

  1. 调通 GitHub GraphQL API v4,获取到需要的数据
  2. 对数据进行统计整理
  3. 设计一份年度报告
  4. 结合整理后的数据生成报告,并将最终报告返回给用户
  5. 接入微信公众平台,走通整个流程

数据获取

何为 GraphQL?

因为要通过 GitHub GraphQL API v4 获取数据,所以先来聊聊 GraphQL。

官方对于 GraphQL 的定义是:

一种用于 API 的查询语言,是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时(类型系统由你的数据定义)。

这样说很抽象,大家可能对 RESTful 比较熟悉些,那么我们就拿 GitHub REST API v3 与 GitHub GraphQL API v4 获取数据的方式做一个简单的对比,GraphQL 的特点自然就一目了然。

以获取用户数据为例,相关接口文档:

对于 RESTful 风格而言,自然是要发起一个 GET 请求。由于我们要获取某个指定用户的数据,所以需要在 PATH 中指定 :username

GET /users/:username

请求成功后 GitHub 将会返回以下数据:

{
"login": "octocat",
"id": 1,
"node_id": "MDQ6VXNlcjE=",
"avatar_url": "https://github.com/images/error/octocat_happy.gif",
"gravatar_id": "",
"url": "https://api.github.com/users/octocat",
"html_url": "https://github.com/octocat",
"followers_url": "https://api.github.com/users/octocat/followers",
"following_url": "https://api.github.com/users/octocat/following{/other_user}",
"gists_url": "https://api.github.com/users/octocat/gists{/gist_id}",
"starred_url": "https://api.github.com/users/octocat/starred{/owner}{/repo}",
"subscriptions_url": "https://api.github.com/users/octocat/subscriptions",
"organizations_url": "https://api.github.com/users/octocat/orgs",
"repos_url": "https://api.github.com/users/octocat/repos",
"events_url": "https://api.github.com/users/octocat/events{/privacy}",
"received_events_url": "https://api.github.com/users/octocat/received_events",
"type": "User",
"site_admin": false,
"name": "monalisa octocat",
"company": "GitHub",
"blog": "https://github.com/blog",
"location": "San Francisco",
"email": "octocat@github.com",
"hireable": false,
"bio": "There once was...",
"public_repos": 2,
"public_gists": 1,
"followers": 20,
"following": 0,
"created_at": "2008-01-14T04:33:35Z",
"updated_at": "2008-01-14T04:33:35Z"
}

但有时我们不需要这么多的数据,我们可能只想获取用户的头像地址。在 RESTful 风格的接口下,我们无法只获取某一条数据,但对于 GraphQL 接口,我们可以发起这样一条请求:

{
user(login: "username") {
avatarUrl
}
}

这样一来,服务端将根据我们请求数据的格式,返回给我们对应的字段,即仅返回 user 下的 avatarUrl 数据:

{
"data":{
"user":{
"avatarUrl":"url"
}
}
}

在 RESTful 中,我们被迫接收服务端已组装好的数据,但 GraphQL 给了我们更多的自由,让我们可以只取所需。

除此之外,RESTful 以资源划分接口,数据之间相对离散,如果想请求不同的资源则需要发起多次请求。而 GraphQL 的数据更具整体性,资源之间以(即 Graph 名称的由来)的形式彼此关联,一次请求即可获取多种资源。

构造 GraphQL 请求

我想要获取的数据主要有:

  1. 用户名
  2. 用户在 2019 年每日的贡献情况
  3. 用户 Followers 数量

根据接口文档 UserContributionsCollection 可知,这些数据都在 user 中,对应的字段如下:

  • 用户昵称:name
  • Followers 数量:followers.totalCount
  • 编码日历:contributionsCollection.contributionCalendar
    • 总贡献数量:totalContributions
    • 每周贡献情况:weeks
      • 每日贡献情况:contributionDays
        • 当天日历颜色:color
        • 当天贡献数:contributionCount
        • 当天日期:date

因此,可以构造出如下 query

query = """
{
user(login: "%s") {
followers {
totalCount
}
name
contributionsCollection(
from: "%s",
to: "%s"
) {
contributionCalendar {
totalContributions
weeks {
contributionDays {
color
contributionCount
date
}
}
}
}
}
}
"""% (github_id, begin, end)

构造好 query 后,我们使用 requests 发起请求:

import requests


access_token = "xxx"

# 请求 headers 带上 access_token
headers = {"Authorization": "bearer %s" % access_token}

# 发起请求
response = requests.post(
"https://api.github.com/graphql",
headers=headers,
json={'query': query}
)

若请求成功,GitHub 会返回如下格式的 JSON 数据:

{
"data":{
"user":{
"name":"江不知",
"followers":{
"totalCount":71
},
"contributionsCollection":{
"contributionCalendar":{
"totalContributions":2234,
"weeks":[
{
"contributionDays":[
{
"color":"#c6e48b",
"contributionCount":30,
"date":"2019-01-01"
}
]
}
]
}
}
}
}
}

数据统计

我主要针对 weeks 做了一些简单的数据统计。主要包括:

  • 有提交代码的天数(contributionCount > 0
  • 连续提交代码的最大天数
  • 完成贡献次数最多的日期

这些数据对 weeks 进行一次遍历即可得出,在此不多做赘述。

设计报告

作为一个后端开发,真的没有多少设计天赋,说多了都是泪……

整份报告大致分成三个区域:

  1. 头部 Title
  2. Title 下的「编码日历」
  3. 中间部分显示一些分析数据
  4. 底部宣示主权

反反复复改了多版,询问了很多朋友的意见,最后的结果依旧不是很好看……

年度报告设计最终版

数据拼接

报告设计完成以后就可以把最终要展示的数据拼接到报告上了。

绘制「编码日历」

在遍历 weeks 统计数据的过程中,可以顺便完成「编码日历」的绘制。

「编码日历」中的每一天就是一个小方块,方块的颜色我们已经从接口返回数据的 color 字段中获取到了。我选择使用 line() 绘制一条颜色为 color 的直线代表方块,把直线的 width 加粗,以获得方块的效果。

from PIL import Image, ImageDraw

# 打开图片
f = open(self.IMAGE_FILE_PATH, 'rb')
image = Image.open(f)
# 创建一个 draw 实例
drawImage = ImageDraw.Draw(image)

# 遍历每周数据
for week in weeks:
# 遍历每日数据
for day in week['contributionDays']:
# 取出当天的颜色
color = day['color']
# 绘制直线
drawImage.line([(x_point, y_point), (x_point + square_width, y_point)], fill=color, width=square_width)
# 改变下一个方格的 y 坐标
y_point += move_width
# 改变下一个方格的 x 坐标
x_point += move_width
# 下一周开始,y 坐标恢复原处
y_point = y_begin

粘贴文字

报告的其他部分就主要是文字内容了,设置好字体、颜色等,使用 text() 在指定位置贴上文字。

from PIL import ImageFont

font_size = 60
# 设置字体与字号
font = ImageFont.truetype("./font/fzlt.ttf", font_size)
font_color = "#F7FFF7"

# 设置坐标
x, y = 0

# 在图片写上文字
draImage.text((x, y), "要显示的文字", fill=font_color, font=font)

接入公众号

公众号方面直接使用了开发框架 WeRoBot

设定:当用户发送信息为「2019 $github_id」时触发生成年度报告。

import werobot

robot = werobot.WeRoBot(token='token')

# 回复包含指定文本的信息
@robot.filter(re.compile("2019(\s)+(.*)?"))
def annual_report(message, session, match):
if match:
# do something...

生成年度报告后,我们使用微信的新增临时素材接口上传报告图片,并获取到临时素材的编号 media_id

from werobot.client import Client

config = {
"APP_ID": "app_id",
"APP_SECRET": "app_secret"
}

client = Client(config)
# 上传临时素材
response = client.upload_media('image', image) # image 为生成的报告图片
# 获取临时素材 ID
media_id = response['media_id']

然后,我们再将这一图片信息返回给用户:

from werobot.replies import ImageReply

# 要返回的图片数据
reply = ImageReply(message=message, media_id=media_id)
return reply

结果展示

当用户在公众号发送 2019+空格+github_id 时,将返回 github_id 所对应的报告。最终生成的报告如下:

我的 2019 GitHub 年度报告

源码见 GitHub 仓库:https://github.com/JalanJiang/2019-github-annual-report

接入的服务器为辣鸡配置,还请各位大佬手下留情。

总结

整个过程涉及到微信公众号和 GitHub 接口的调用,用户从输入到数据返回需要等待几秒的时间。为了避免超时的尴尬情况,这里只对用户提交记录做了简单的分析。

在完成这个项目的过程中几度因为设计出的报告太丑而想要放弃,感谢几位朋友一直鼓励我、给我提出修改意见才让我坚持了下来。

2019 年再见啦,希望 2020 年能尝试更多有趣的事情。:)