ClickHouse/clickpy项目中的Python版本下载统计图表优化
ClickHouse/clickpy项目是一个用于分析PyPI下载数据的工具，它提供了丰富的可视化图表来展示Python包的下载情况。其中"Downloads by Python version over time"图表原本存在一个显示问题，只展示了下载量最高的4个Python版本，这导致了数据呈现不完整的问题。
问题背景
在原始实现中，该图表使用了SQL查询中的LIMIT 4 BY x语句，这意味着对于每个时间点，只显示下载量最高的4个Python版本。这种设计虽然保证了图表的可读性，但却带来了数据完整性的问题。
以scikit-learn包为例，原始图表显示似乎没有用户使用Python 3.11及以上版本，这与实际情况明显不符。经过检查发现，Python 3.11等较新版本的下载量确实存在，只是由于LIMIT限制未能显示在图表中。
解决方案
开发团队考虑了多种改进方案：
- 在整个时间段内只显示下载量最高的N个版本 - 这种方法无法展示新发布版本的下载情况
- 在每个时间段内显示下载量最高的4个版本 - 这是原始实现方式，但在版本变化不大时效果不佳
最终采用的解决方案是：
- 移除LIMIT限制
- 将下载量较低的版本(超过10个)合并到"其他"类别中
这种折中方案既保证了图表的可读性，又不会遗漏重要数据。用户现在可以清楚地看到所有主要Python版本的使用情况，包括较新的Python 3.11+版本。
技术实现
新的SQL查询移除了LIMIT 4 BY x的限制，同时增加了对低下载量版本的分组处理。这种处理方式类似于SQL UI中的常见做法，通过将长尾数据聚合到"其他"类别来保持图表的清晰度。
改进效果
改进后的图表现在能够更准确地反映Python包在各个版本Python上的真实使用情况。对于scikit-learn这样的流行包，用户可以清楚地看到Python 3.11和3.12等新版本的使用趋势，而不再被误导认为这些版本无人使用。
这种改进对于包维护者尤其有价值，他们可以基于完整的数据做出更明智的兼容性决策，比如何时放弃对旧版本Python的支持，或者如何优化对新版本Python的适配。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
