pawQL

使用graphQL获取github仓库中issues和pullRequests的关系。
对这些关系进行分析。

获取数据

• 使用graphQL获取数据，query写在了 prepare/queries中，有多种情况，区分了各个情况使用的query。
• 运行/prepare/prepare_response.py会在相应的文件夹中生成各个仓库的文件夹，存储request_pullRequests.json和request_issues.json
  • 使用graphQL获取数据经常会被拒绝，要多准备一些token，token列表存放在/data/token_list.txt中，git不会上传token_list.txt，所以新项目要自己创建这个文件，放入自己的token

数据分析

• 数据预处理：在/prepare/preprocess.py中完成，主要是去除了body中的引用和代码
• 可视化：在utils/visualization.py中完成，根据需求使用不同的函数。这个部分现在还有点乱（2020年11月18日）

RQ123.py

对应RQ1，RQ2和RQ3

• RQ1：区分link的类型，pullRequest to pullRequest, pullRequest to issue, issue to pullRequest, issue to issue.
• RQ2：标识出link出现的位置, title, body, comment
• RQ3: 统计link的时间间隔， create time interval, link time interval 运行RQ/RQ123.py即可在对应的文件夹中生成处理后的数据。

RQ4.py

• 1to1：一对一的链接
• 1toN：一对多的链接
• N_step_circle：多步成环 运行RQ/RQ4.py即可在对应的文件夹中生成处理后的数据。

RQ5.py

研究同一个link被提出了多少次，有几个author提出这样的link。
目前已经停止这个研究了，没有找到研究的意义。

要做的工作

• 把cluster的规模和time interval的时间联系起来看，研究大规模的cluster时间分布，时间长的对应的应该是复杂的开发任务，而时间短的又是怎么形成的？