3. 命令行安装

安装使用非常简单，如果是ubuntu，直接apt-get 即可，下面介绍几款不同操作系统下的安装方式。

Ubuntu:

apt-get install gitstats

CentOS:

yum install gitstats

Mac:

brew install --HEAD homebrew/head-only/gitstats

如果是Mac，那还得装个gnuPlot，GitStats在Windows下使用时需要安装有Python、Git，Gnuplot。

• Python：GitStats本身就是一个python脚本，windows下我们需要用python命令来运行GitStats。
• Git：这个不用解释也知道是必须的。
• Gnuplot：Gnuplot一个命令行的交互式绘图工具。

4. 源码安装及使用

打开gitbash或者其他git客户端，输入如下命令：

git clone git://github.com/hoxu/gitstats.git

下载完成后，进入gitstats目录，将gitstats拷贝为gitstats.py文件

$ cp gitstats gitstats.py

然后执行统计命令

$ python gitstats.py ../xxx_pro/ ./test

../xxx_pro/ 为工程所在目录。
./test 为结果文件目录。

完成后，进入test目录，双击index.html文件查看统计结果。

5. 具体实操

为了便于读者能直观感受到，下面通过具体实操，带大家来领略gitstats的作用，以Requests项目为例。

1、下载克隆Requests源码到本地。

git clone https://github.com/psf/requests.git

2、进入到gitstats目录，并将gitstats拷贝为gitstats.py文件，参考上述第4小节介绍。

cp gitstats gitstats.py

3、查看gitstats目录结构：

➜  gitstats git:(master) ✗ tree -L 1 . ├── Makefile ├── arrow-down.gif ├── arrow-none.gif ├── arrow-up.gif ├── doc ├── gitstats ├── gitstats.css ├── gitstats.py ├── sortable.js └── test  2 directories, 8 files

4、执行统计命令：

python gitstats.py ../requests ./test

5、统计执行结束后，在本地生成了test结果目录，目录生成的文件结构如下所示。

打开index.html报告，如下图所示。首先，在gitstats上提供了全局的统计数据报告，包括：

• 报告产生时间及产生所花费的时间：如花费了11秒
• 报告所覆盖的时间：如2011年02月14日至2019年11月23日
• 年龄：该repo的年纪，如“3206天，其中1400天是活跃天.”
• 文件数及代码：如：101个文件，2万5千行代码。
• 作者数：如645，每个作者平均提交次数9.2次。

除此之外，还包括了：

1. 时间维度的效率分析：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。