文件名称：git-screened：自动化Github存储库评估
文件大小：1.2MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 19:24:21
python api flask machine-learning scikit-learn
git-screened自动化Github存储库评估。 创建人：Ari Silburt git-screened是一个，它会自动输入Github存储库的摘要统计信息，并将其相对于“行业标准”进行分类。 按照行业标准，按星数计算，我指的是Github上最受欢迎的Python存储库。 该网络应用程序旨在通过快速评估生产级代码质量来帮助那些筛选候选人（即人力资源，招聘经理等）。 该项目已在2018年夏季的计划中完成。 方法 首先，使用具有200星或更多星的GIthub-API随机刮除5000个Python Github存储库，并将其标记为生产级代码（即肯定类）的“行业标准”。 此外，将5000个P
【文件预览】：
git-screened-master
----.gitignore(22B)
----scrape_repo_apicalls.py(2KB)
----repo_data()
--------top_stars_repos_Python.txt(299KB)
--------top_stars_stats_Python.txt(404KB)
--------.DS_Store(8KB)
--------bottom_stars_stats_Python_FULL.txt(628KB)
--------top_stars_stats_Python_FULL.txt(554KB)
--------bottom_stars_repos_Python.txt(257KB)
--------bottom_stars_stats_Python.txt(568KB)
----gitscraper.py(6KB)
----models()
--------.DS_Store(6KB)
----.DS_Store(34KB)
----modeling.py(12KB)
----README.md(3KB)
----tests()
--------test_APIRequest.py(581B)
--------test_features.py(1KB)
--------README.md(411B)
--------sample_script.py(4KB)
--------test_model.py(2KB)
----app_images()
--------sad_2.jpg(52KB)
--------sad_3.jpg(46KB)
--------happy_3.jpg(92KB)
--------happy_1.jpg(27KB)
--------sad_4.jpg(31KB)
--------happy_2.jpg(63KB)
--------happy_4.jpg(35KB)
--------sad_1.jpg(24KB)
----gitfeatures.py(4KB)
----app.py(12KB)