Neste exercício, iremos explorar a evolução de código em sistemas reais.

Iremos utilizar a ferramenta GitEvo. Essa ferramenta analisa a evolução de código em repositórios Git nas seguintes linguagens: Python, JavaScript, TypeScript e Java.

Você deve submeter via Moodle apenas o link do seu fork, conforme descrito abaixo.

Selecione um repositório relevante na linguagem de sua preferência (Python, JavaScript, TypeScript ou Java). Você pode encontrar projetos interessantes nos links abaixo:

• Python: https://github.com/topics/python?l=python
• JavaScript: https://github.com/topics/javascript?l=javascript
• TypeScript: https://github.com/topics/typescript?l=typescript
• Java: https://github.com/topics/java?l=java

Instale a ferramenta GitEvo com o comando:

pip install gitevo

Rode a ferramenta no repositório selecionado através do seguinte comando (dependendo da linguagem do projeto que escolheu):

# Python
$ gitevo -r python <git_url>

# JavaScript
$ gitevo -r js <git_url>

# TypeScript
$ gitevo -r ts <git_url>

# Java
$ gitevo -r java <git_url>

Onde <git_url> é URL do repositório a ser analisado. Por exemplo, para analisar o projeto Flask escrito em Python:

$ gitevo -r python https://github.com/pallets/flask

Ao rodar a ferramenta GitEvo, o arquivo index.html é gerado com diversos gráficos de evolução de código.

Abra o arquivo index.html e observe com atenção os gráficos gerados.

Selecione um dos gráficos de evolução e explique-o com suas palavras. Por exemplo, você pode:

• Detalhar a evolução ao longo do tempo,
• Detalhar se as curvas estão de acordo com boas práticas,
• Explicar grandes alterações nas curvas,
• Explorar a documentação do repositório em busca de explicações para grandes alterações
• Etc.

Seja criativo!

Para responder este exercício, primeiramente, você deve fazer um fork deste repositório. No Moodle, você deve submeter apenas a URL do seu fork.

Em seguida, adicione o arquivo gerado index.html no seu fork.

Por fim, responda as questões abaixo no seu fork:

1. Repositório selecionado: https://github.com/home-assistant/core

2. Gráfico selecionado: Production and test files

3. Explicação: uivos de testes, já que, colocando que em 2020 a empresa possuía em torno de 3000 arquivos de produção e 1000 arquivos de teste, o que mostra que os arquivos de teste representam ¼ do total de arquivos, conclui-se que ela buscou aumentar o número de arquivos de teste sobre o número de arquivos de produção. Isso se evidencia quando verificamos que em 2025 ela possui em torno de 9000 arquivos de produção e 4500 arquivos de teste, o que demonstra que os arquivos de teste representam ⅓ do total de arquivos. Assim, acredito que a empresa tem buscado seguir boas práticas de engenharia de software, já que, não só manteve a criação de arquivos de teste ao longo dos anos, como também aumentou o número significativamente de arquivos de teste em 2025 quando comparado com 2025. Por fim, vale ressaltar que ao verificar os commits feitos é fácil encontrar commits que envolvem arquivos de produção e teste, como os apresentados abaixo, o que comprova o compromisso dos desenvolvedores com os testes.

• https://github.com/home-assistant/core/commit/fb94f8ea189cb18e2b11c5166687e2b9ebb4bd60#diff-71bc54802b4d50c9b781d3102332098ddc5ca47e6da4398664ecb3fa5e661433
• https://github.com/home-assistant/core/commit/9732b8c0dd3b6ff85ad2a953eef1884dd0be5393
• https://github.com/home-assistant/core/commit/923300f4e7733a18100965407de1d7e96bf46381