本文记录了我获取 GitHub 数据的四种方法，希望大家在了解本文的方法后能做更多有意义的事情。如果大家觉得文章有价值，也欢迎大家推荐给周围的朋友们。
GitHub 上聚集了世界上很多优秀的工程师，团队和优秀的开源项目，事实上也是聚集了软件行业相当一部分的思考和实践。分析 GitHub 上的数据无疑是一件非常有意义和价值的事情，本文就是和你一起探索。
如果问你 2019 年 GitHub 上最火的项目是什么呢，你大概率会说是 996ICU。在该项目出来的时候，瞬间点爆了中国程序员的热情，火遍了大江南北，连老外都感叹中国程序员的力量。但是如果问你以下几个问题，你该如何回答呢？
用数据回答 2019 年 GitHub 上最火的项目，而不是你的经验？即 2019 年 1~10 月份每个月的 star 数量 Top10？
中国的程序员在 GitHub 上影响力大，到底有多少注册用户呢？
授人以鱼不如授人以渔，本文就抛砖引玉，首先介绍如何获取和使用这些数据，其次对于一些大家感兴趣的的问题作出有初步分析。也希望大家能够我的基础上，作出更多的分析和预测。分析的内容如下：
GitHub 中哪种语言以及 License 的项目最多
你的母校在 GitHub 贡献排名
中国在 GitHub 贡献排名
哪些公司的开源贡献最多，你的公司排名如何
程序员背后的黑话都有哪些 -996.ICU上的issue都有哪些讨论
伊朗开发者如何被 GitHub 移除
GitHub 上有多少独立仓、多少独立提交、多少独立开发者
哪些大神在 GitHub上的贡献最多
哪些项目被 Fork 的次数最多
是不是已经非常的想要了解这些方法了，链接，这里。
在学习完本文方法之后你也可以像一些公众号那样定期发布 GitHub 的一些趋势走向了以及关于 GitHub 的各种挖掘。
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