Github高效搜索方式

Github高效搜索方式

文章目录

• Github高效搜索方式
• • 0、写在前面
  • 1、常用的搜索功能
  • • 1.1 直接搜索
    • 1.2 寻找指定用户|大小的仓库
    • 1.3 搜索仓库
    • 1.4 查找特定star范围的仓库
    • 1.5 查找指定主题
    • 1.6 查找仓库语言
    • 1.7 搜索issue和pull请求
  • 2、 傻瓜式搜索
  • 3、参考

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0、写在前面

名词解释

• watch：持续接收该仓库的动态更新
• fork：复制项目到自己的 Github 仓库中
• star：为当前仓库点赞
• clone：将本仓库下载至本地
• Issue：及时向仓库的owner提交自己发现的Bug
• follow：关注仓库的作者
• topic：主题

1、常用的搜索功能

1.1 直接搜索

进入GitHub官网，直接在搜索框搜索你想要搜索的内容即可，如下图所示；

比如搜索Hadoop，查询结果如下

此种方式，简单粗暴，易得结果，但并不是那么准确高效；我们可以考虑采用类似Linux grep | 管道过滤的方式搜索出更加准确的内容

我们可以通过仓库、主题、代码、提交(commit)、评论、仓库设计的编程语言、star|fork数量等多种排序等方式进行二次筛选，精细化搜索，一步步缩小范围。

1.2 寻找指定用户|大小的仓库

user:shadowlim

size:>=5000

1.3 搜索仓库

根据版本库名称、描述或 README 文件的内容来搜索

使用 in 修饰语，你可以将搜索限制在版本库名称、版本库描述、版本库主题、README 文件的内容，或这些内容的任何组合。

如果省略这个限定词，只有版本库名称、描述和主题被搜索到。

in:name
in:description
in:topics
in:readme
repo:owner/name

限定词	举例
in:name	hadoop in:name 匹配存储库名称中含有 "hadoop "的存储库。
in:description	hadoop in:name,description 匹配存储库名称或描述中含有 "hadoop "的存储库。
in:topics	hadoop in:topics 匹配以 "hadoop "为主题的资源库。
in:readme	hadoop in:readme 匹配在仓库的README文件中提到 "hadoop "的仓库。
repo:owner/name	repo:octocat/hello-world 匹配一个特定的版本库名称。

1.4 查找特定star范围的仓库

• 语法：

N:数值类型

想要查询的内容 stars:“>N”
想要查询的内容 stars:“<N”
想要查询的内容 stars:>N
想要查询的内容 stars:<N

hadoop stars:">1000"

指定forks也是一样的

hadoop forks:">1000"

1.5 查找指定主题

可以在GitHub上搜索探索相关主题，并查看有多少仓库与某一主题相关。

• 地址：

https://github.com/search

如果你想探索关于某个主题的仓库，找到可以贡献的项目，或者了解哪些主题在GitHub上最受欢迎，你可以使用以下搜索限定词来搜索主题。

is:feature
is:curated
repositories:n
created:YYYY-MM-DD

1.6 查找仓库语言

language:scala

组合搜索：搜索scala语言且star大于400的仓库项目

多个查询条件使用空格分隔

language:scala stars:">400"

1.7 搜索issue和pull请求

默认情况下，GitHub 搜索会同时返回问题和拉动请求。不过，你可以使用type或is限定词将搜索结果限制在问题或拉动请求上。

限定符	举例
type:pr	cat type:pr 匹配带有 "cat "的pull请求。
type:issue	hadoop commenter:apache_go type:issue 匹配包含 "hadoop "这个词，并且有@apache_go评论的问题。
is:pr	hadoop is:pr 匹配带有 "hadoop "一词的拉动请求。
is:issue	is:issue label:bug is:closed 匹配带有 "bug "标签的已关闭问题。

2、 傻瓜式搜索

以上方式如果实在是记不住的，可以采用傻瓜式高级搜索

访问以下地址，输入你要查询的条件即可

https://github.com/search/advanced?

3、参考

• Github Docs

结束！