如何在 Github 上面精準(zhǔn)搜索開源項(xiàng)目?
點(diǎn)擊下面卡片關(guān)注,”AI算法與圖像處理”
最新CV成果,火速送達(dá)
很多的小伙伴,經(jīng)常會(huì)有這樣的困惑,我看了很多技術(shù)的學(xué)習(xí)文檔、書籍、甚至視頻,我想動(dòng)手實(shí)踐,于是我打開了GitHub,想找個(gè)開源項(xiàng)目,進(jìn)行學(xué)習(xí),獲取項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。這個(gè)時(shí)候很多小伙伴就會(huì)面臨這樣的問題:“我不會(huì)搜啊,我該怎么找呀?”,最終只能放棄。
相信看完這篇文章,你就可以學(xué)會(huì)如何精準(zhǔn)地在GitHub搜索項(xiàng)目。
開源項(xiàng)目的組成部分
在講清楚之前呢,我們先來了解一下一個(gè)開源項(xiàng)目有哪些組成部分:
name: 項(xiàng)目名
description: 項(xiàng)目的簡(jiǎn)要描述
項(xiàng)目的源碼
README.md: 項(xiàng)目的詳細(xì)情況的介紹
那么除了這些要素之外,項(xiàng)目本身的star數(shù)和fork數(shù),也是評(píng)判一個(gè)開源項(xiàng)目是否火熱的標(biāo)準(zhǔn),這同時(shí)也是一個(gè)很重要的搜索標(biāo)準(zhǔn)。另外我們也要注意觀察這個(gè)項(xiàng)目的最近更新日期,因?yàn)轫?xiàng)目越活躍,那么它的更新日期也更加頻繁。
以上要素就是我們?cè)谶M(jìn)行搜索的時(shí)候要注意的一些關(guān)鍵點(diǎn)。
如何搜索
那我們到底如何搜索呢?
假設(shè)我們現(xiàn)在要搜索React,相信大部分小伙伴都是直接在搜索框里輸入:“React”,然后一回車,你就會(huì)發(fā)現(xiàn)情況像下面這樣:

搜索結(jié)果會(huì)顯示非常多的開源項(xiàng)目,簡(jiǎn)直讓你應(yīng)接不暇,無從下手,很多小伙伴搜到這一步就放棄了,因?yàn)轫?xiàng)目太多了,根本不知道如何找到自己感興趣的開源項(xiàng)目,所以這樣搜索非常的不準(zhǔn)確。所以我們來學(xué)習(xí)一下稍微精確一點(diǎn)的搜索方法。
按照 name 搜索
搜索項(xiàng)目名里面包含React的項(xiàng)目:
in:name React
得到如下結(jié)果:

可以看到,這些搜索結(jié)果都是項(xiàng)目名里面帶有“React”關(guān)鍵字的項(xiàng)目,但是項(xiàng)目數(shù)量依舊很多。
現(xiàn)在我們來約束一下:
比如我再精確到項(xiàng)目的star數(shù)大于5000+:
in:name React stars:>5000
結(jié)果是這樣的:

搜索結(jié)果瞬間精確了很多,現(xiàn)在只有114個(gè)項(xiàng)目可供選擇。當(dāng)然我們一般不會(huì)把star數(shù)設(shè)置得這么高,一般設(shè)置個(gè)1000就差不多了。
同理,我們也可以按照fork的數(shù)量來進(jìn)行搜索:
in:name React stars:>5000 forks:>3000

你會(huì)發(fā)現(xiàn),結(jié)果越來越精確!
按照 README 來搜索
搜索README.md里面包含React的項(xiàng)目:
in:readme React

結(jié)果有這么多,那么我們?cè)傧拗埔幌滤膕tar數(shù)和fork數(shù):
in:readme React stars:>3000 forks:>3000

搜索結(jié)果一下子精確到了90個(gè)。這個(gè)時(shí)候你再去選擇項(xiàng)目,就會(huì)變得容易很多。
按照 descriptin 搜索
假設(shè)我們現(xiàn)在要學(xué)習(xí)微服務(wù)的項(xiàng)目,我們搜索項(xiàng)目描述(description)里面包含微服務(wù)的項(xiàng)目:
in:description 微服務(wù)

結(jié)果有這么多,那我們接著增加一些篩選條件:
in:description 微服務(wù) language:python
language:python的意思是我們把語言限制為python,我們來看看結(jié)果如何:

搜索結(jié)果精確了很多。
假如在這些項(xiàng)目里面,我們想要找到最近才更新的項(xiàng)目,意思是更新時(shí)間就在最近,我們可以這樣:
in:description 微服務(wù) language:python pushed:>2020-01-01
pushed:>2020-01-01的意思是我們把項(xiàng)目的最后更新時(shí)間限制到2020-01-01之后,我們來看看結(jié)果如何:

搜索結(jié)果只有8個(gè)了,這幾個(gè)項(xiàng)目就屬于更新比較活躍的項(xiàng)目,這下再也不糾結(jié)了。
總結(jié)
好,我們來總結(jié)一下。我們想要進(jìn)行精準(zhǔn)搜索,無非就是增加篩選條件:
in:name xxx // 按照項(xiàng)目名搜索
in:readme xxx // 按照README搜索
in:description xxx // 按照description搜索
那么在這里面呢,我們又可以增加篩選條件:
stars:>xxx // stars數(shù)大于xxx
forks:>xxx // forks數(shù)大于xxx
language:xxx // 編程語言是xxx
pushed:>YYYY-MM-DD // 最后更新時(shí)間大于YYYY-MM-DD
以上就是我們?cè)贕itHub上面精準(zhǔn)搜索項(xiàng)目的一些小技巧,希望對(duì)你有所幫助!
作者:覺非
來源:juejin.im/post/5e3d01c56fb9a07c91100801
個(gè)人微信(如果沒有備注不拉群!) 請(qǐng)注明:地區(qū)+學(xué)校/企業(yè)+研究方向+昵稱
下載1:何愷明頂會(huì)分享
在「AI算法與圖像處理」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):何愷明,即可下載。總共有6份PDF,涉及 ResNet、Mask RCNN等經(jīng)典工作的總結(jié)分析
下載2:終身受益的編程指南:Google編程風(fēng)格指南
在「AI算法與圖像處理」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):c++,即可下載。歷經(jīng)十年考驗(yàn),最權(quán)威的編程規(guī)范!
下載3 CVPR2021 在「AI算法與圖像處理」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):CVPR,即可下載1467篇CVPR 2020論文 和 CVPR 2021 最新論文
點(diǎn)亮
,告訴大家你也在看
