对于Git项目开发，有一些可视化的工具，如gitk，giggle等，来查看项目的开发历史。但这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史，类似于gitstats的定量统计数据工具则（如每日提交量，行数等）更能反映项目的开发进程和活跃性。
本文主要讲解gitstats的部署和效果，对于需要写工作总结报告的同事，相信这个工具可以帮助你们在工作量数据栏上添砖加瓦。
Gitstats 是什么
gitstats 是一个git仓库分析软件，可以帮助你查看git仓库的提交状态，根据不同维度分析计算，并自动生成数据图表。
GitStats所生成统计信息常用分为如下几类：
- 常规的统计：文件总数，行数，提交量，作者数。
- 活跃性：每天中每小时的、每周中每天的、每周中每小时的、每年中每月的、每年的提交量。
- 作者数：列举所有的作者（提交数，第一次提交日期，最近一次的提交日期），并按月和年来划分。
- 文件数：按日期划分，按扩展名名划分。
- 行数：按日期划分。
git_stats可以在windows和linux使用,但是集成方式有点不太一样，我目前尝试的是win版本的，在这里就先记录win版本的安装及使用，Linux环境的后期需要可以再补充 gitstats 依赖 Git 、Python 以及Gnuplot。
Gitstats 在windows上的部署
第一步：安装部署python2.X
- 下载python：https://www.python.org/downloads/release/python-2713/
- 安装python：python-2.7.13.msi 双击安装即可
- 测试安装：终端输入 python
第二步：安装部署gnuplot
- 下载&安装 Gnuplot v5.2.2 _x64位.exe
- 测试安装：
第三步：安装git（已经安装的同学可以跳过）
- 下载&安装：https://git-scm.com/download
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'）
conf = {
'max_domains': 10,
'max_ext_length': 10,
'style': 'gitstats.css',
'max_authors': 20,
'authors_top': 5,
'commit_begin': '',
'commit_end': 'HEAD',
'linear_linestats': 1,
'project_name': '',
'processes': 8,
'start_date': 'Wed Jan 1 00:00:00 2020 +0800'
} 第五步：执行脚本，指定git项目源路径，指定结果输出目的路径
源git项目工程的本地路径 - I:/code/officeauto
结果输出目的路径 - I:/code/testgit/oa
python gitstats.py I:/code/officeauto I:/code/testgit/oa - 输出结果：
Gitstats 展示效果
我们在浏览器打开输出目录位置的index.html文件，在菜单栏中可以找到以下4点：
1、代码仓库信息
2、提交频率维度的数据统计
| 维度 | 描述 |
| Commits by Year | 全年统计汇总 |
| Commits by year/month | 每月统计汇总 |
| Month of Year | 每月统计汇总 |
| Hour of Week | 每星期按时统计汇总 |
| Day of Week | 每星期按日统计汇总 |
| Hour of Day | 每天按时统计汇总 |
| Weekly activity | 每周统计汇总 |
| Commits by Timezone | 时区统计汇总 |
3、用户提交维度的数据统计
| 维度 | 描述 |
| List of Authors | 作者总提交列表汇总 |
| Cumulated Added Lines of Code per Author | 作者总提交行数汇总 |
| Commits per Author | 作者总提交次数汇总 |
| Author of Month | 每月作者提交汇总 |
| Author of Year | 每年作者提交汇总 |
| Commits by Domains | 提交方式汇总 |
4、文件类型提交维度的数据统计
总结
至此，我们完成了搭建gitstats工具，以及利用该神器完成：查看git仓库的提交状态，根据不同维度分析计算数据，并自动生成数据图表的过程。
利用该工具可以获取一些与团队开发效率相关的信息，甚至活用好gitstats，也可以稍稍提升在开会时吹牛皮的底气，希望这篇文章能帮到大家！
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