Визуализация изменений в файлах с управлением версиями

Question

Мы экспериментировали с использованием методов визуализации данных, вдохновленных Эдвардом Туфте , для демонстрации нашего набора тестов, и это было очень эффективно.

Я хотел бы распространить это на наш Subversion Repository, так как считаю, что в истории коммитов скрыто много информации, которая МОЖЕТ быть лучше представлена ​​в графическом формате.

Я бы хотел сразу определить такие вещи, как:

• какие модули сравнительно стабильный - много пишу - мало техническое обслуживание и какие есть было написано и переписано
• в каких модулях работают все люди, а в других - 1011 *

В идеале я бы хотел добавить эту информацию к другим инструментам тестирования и производительности, таким как:

• покрытие кода
• внешние ссылки, такие как график вызовов функций
• мешает даже такие вещи, как процессор использование при постоянной нагрузке

Всем хороших, хороших советов, примеров, утилит и т. Д., И т. Д. *

В нашем магазине используется в основном могучий Эрланг, но мы будем прислушиваться и вдохновляться любым источником.

Answer 1

Проверьте StatSVN в качестве примера генератора статистики Subversion:

http://www.statsvn.org/

http://www.statsvn.org/demo/ruby/

Answer 2

Вы можете попробовать SVNPlot . Сначала он создает локальные данные sqlite из сообщений журнала фиксации SVN. Затем он использует sql запросы и matplotlib для генерации из него различных графиков.

Вы можете использовать его в базе данных sqlite для добавления пользовательских запросов и дополнительных графиков.

(Отказ от ответственности - я являюсь основным автором SVNPlot. Дайте мне знать, если вы найдете это полезным или если у вас есть какие-либо предложения по улучшению)

Answer 3

Вы, вероятно, видели codeswarm , который сделал некоторые заголовки в начале этого года, когда он использовался для создания нескольких классных видео совместной работы в Ruby on Rails - см. Визуализация Rails & Git сообщение в блоге для отличного резюме и примеров видео.

Вы также можете получить некоторые идеи из потока истории , на который Джефф Этвуд ссылался в недавнем посте Coding Horror.