2008-08-16 16 views
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Real extraño.¿Hay alguna herramienta que pueda mostrar visualmente un repositorio SVN (es decir, gráficos bonitos)?

No puedo encontrar una herramienta que permita mostrar un repositorio SVN en forma gráfica.
Me gustaría poder ver los cambios en la revisión/tiempo, gráficos de rama/tiempo.

¿Alguien sabe de uno. Idealmente sería una plataforma neutral o incluso mejor basada en la web.

Las soluciones ofrecidas hasta ahora en breve:

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Gracias por preguntar esto, encontré algo que necesitaba! =) – DFectuoso

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Fisheye no es tan malo para proyectos pequeños; uno de descuento de $ 10 para hasta cinco usuarios. Después de eso, salta a $ 1,000, pero, de nuevo, es un pago único. – Mawg

Respuesta

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Fisheye, de Atlassian, mira a un repositorio SVN y puede le mostraremos algunos gráficos. También proporciona una interfaz web muy útil para la culpa, diff, etc.

por ejemplo, algunas imágenes de muestra en one of the demo servers:

  1. pie chart
  2. line change

Y si te gusta algunas métricas de código bonitas , here are some samples.

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¿Para esos precios? No. – NobleUplift

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Esos precios son de una sola vez $ 0 para hasta 5 usuarios. Más que eso, salta a $ 1,000, que suena mucho, pero A) es un pago único B) usuarios ilimitados. Entonces, sí, apesta si hay 6 de ustedes, pero una gran organización ciertamente puede permitírselo – Mawg

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La única herramienta que he encontrado es la secuencia de comandos perl svn-graph.pl de las herramientas svn. Escupe un archivo de puntos graphviz que se puede representar en una variedad de formatos de imagen. Esto podría incluirse en un script cgi para formar una herramienta gráfica web básica.

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Trac incluye un análisis navegador código fuente y estadísticas limitadas. Está basado en la web, por supuesto.

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¿Tal vez podría elaborar un poco sobre qué "pantalla visual" y "bonitos gráficos " usted está buscando?

una manera indirecta sería clonar el repositorio SVN con git-svn, a continuación, puede utilizar las gráficas gitk o giggle herramientas en él para visualizar las ramas y la fusión, así como navegar por los detalles.

(A continuación, presentamos lo mejor cosa distribuido, que git hace tan bien, como un efecto secundario interesante.)

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Trac es una herramienta wiki y seguimiento de problemas, que pasa a incluir un navegador SVN. RevtreePlugin, para Trac le permitirá mostrar su repositorio de forma gráfica. Trac sigue siendo una aplicación muy joven (la última versión es 0.11.1), pero la usamos para nuestro desarrollo de software y ha demostrado ser muy útil hasta el momento.

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También puede dar StatSVN intentarlo.

Está escrito en Java (cumple con los requisitos neutrales de la plataforma) y genera un árbol html estático con su historial de revisión y gráficos de confirmación. Puede usar Ant o un archivo por lotes para automatizar el proceso de invocación.

También he oído cosas buenas sobre Trac.

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Gracias, justo lo que necesitaba – Rhys

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Estoy escribiendo la utilidad de generación de gráficos de estadísticas subverion llamada SVNPlot. Está inspirado en los gráficos generados por StatSVN. Sin embargo, la generación de gráficos SVNPlot se realiza en dos pasos (a) primero crea una base de datos sqlite3 a partir de la información de registro de subversión (b) luego se generan gráficos reales extrayendo la base de datos sqlite de base de datos (usando consultas sql simples).

Creo que usar sql para extraer los datos del gráfico de la información de registro resulta en una mayor flexibilidad y un buen rendimiento. En este momento, SVNPlot solo genera gráficos, pero es muy fácil extraer cualquier otra estadística de la base de datos sqlite generada.

SVNPlot está escrito en python y utiliza el excelente paquete Matplotlib para generar los gráficos. El código está disponible en la página SVNPlot del código de google (la licencia es una nueva licencia BSD). Los ejemplos de gráficos generados por repositorio de Rietveld están disponibles en http://thinkingcraftsman.in/projects/svnplot/index.htm

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Debería haber citado su texto de respuesta, ya que se copió de la wiki de 'svnplot' y proporcionó un enlace a la fuente original encontrada [aquí] (https://code.google.com/p/svnplot/wiki/Introduction) – Daniel

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