Metadata-Version: 2.1
Name: Github_analyzer
Version: 0.1.4
Summary: A Simple tool for analyze github repositories
Project-URL: Homepage, https://github.com/StefanoMarano80017/Github_analyzer
Project-URL: Bug Tracker, https://github.com/StefanoMarano80017/Github_analyzer/issues
Author-email: Stefano Marano <author@example.com>
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Requires-Python: >=3.10
Description-Content-Type: text/markdown

# Github Analyzer

Con questo progetto si vuole cercare l'esistenza di una correlazione tra la popolarità di un progetto su Github e la
documentazione fornita agli utenti, così da avere degli indicatori sulla quantità di documentazione da fornire.

Poiché questo tipo di domande sono frequenti e non esistono tools generici per fare questo tipo di analisi, allora nasce
l'idea di realizzare un software che permetta di svolgere delle analisi e calcolare statistiche sulle informazioni
fornite dalle repository Github, in questa prima versione introducendo l'analisi Cloc e varie metriche per la popolarità
e modificabilità, nonché la possibilità di generare dei relativi grafici.

L'obiettivo è realizzare un software che fornisca la possibilità di estrarre dati facilmente e poi poter effettuare le
proprie analisi su di essi, quindi viene posta molta importanza nella modificabilità e modularità in modo da poter
introdurre facilmente nuove funzionalità d'analisi nelle release successive del software.

# Installazione

Per quanto riguarda l'installazione è possibile procedere in due modi:

Il primo modo consiste nello scaricare manualemnte le repository e creare un ambiente virtuale con le seguenti librerie:

PyGithub;

Requests;

OS;

PyGount;

Tempfile;

PySimpleGUI;

Matplotlib;

Questo primo metodo risulta essere molto macchinoso, per questo motivo è stato implementato anche un secondo metodo. Per
il secondo metodo si è fatto uso del concetto di pip. Grazie all'uso di questa funzionalità si rende l'intallazione più
semplice per l'utente

Con la prima istruzione si crea l'ambiente virtuale con tutte le dipendenze installate sul proprio personal computer

```js
pip install -i https://test.pypi.org/simple/github-analyzer
```

Infine l'istruzione seguente avvia effettivamente il programma

```js
Python -m GitHub_analyzer
