Pourquoi et comment utiliser WakaTime pour monitorer ses habitudes de programmation

Concept ?

Un sportif peut chercher à surveiller précisément quel entraînement il pratique quotidiennement, quel muscle il développe etc.

Et bien, la même façon, les programmeurs et développeurs peuvent être intéressés par savoir sur quels projets ils passent le plus de temps, sur quels fichiers ou dossiers ils travaillent etc.

Pourquoi ?

Hum… en fait, la vraie raison semble purement liée à l’égo : les programmeurs sont fiers de voir tout le temps qu’il passe sur leurs projets.

Avertissement

Si vous êtes préoccupé-e par votre vie privée, vous devez plutôt utiliser un outil local unique tel que le grand ActivityWatch, qui offre un plugin « surveillant » votre activité, pour quelques éditeurs, y compris VSCode que j’utilise et conseille d’utiliser ! Les données restent locales et aucun espionnage n’est possible avec ActivityWatch.

À faire

Essayer les deux tout le mois d’avril, puis supprimer WakaTime si je suis content de ActivityWatch ?

Cette introduction étant faite, laissez-moi vous présenter un outil intéressant que j’utilise depuis quelque temps.

Comment ?

Le but de WakaTime est de proposer aux développeurs une façon simple, « sécurisée » et centralisée de surveiller le temps passé à programmer.

Et ils font ça bien, puisque WakaTime se présente sous trois formes :

Le concept est simple : votre éditeur de texte vous espionne, envois les données en ligne sur les serveurs de WakaTime, et ensuite vous (et les responsables du service, ainsi que la NSA bien-sûr) pouvez librement consulter ces données. Effrayant, non ?

Dans mon cas

Installation et utilisation de WakaTime

J’utilisais Sublime Text 3 de façon quasi exclusive durant 4 ans. Sans surprise, WakaTime propose un greffon pour Sublime Text 3, mon éditeur favori.

Il s’installe en deux clics, et s’intègre à la perfection (discret, charge système minimum, et il peut même accumuler les données et les envoit plus tard si l’ordinateur est déconnecté du réseau).

J’utilise désormais Visual Studio Code, et il y a bien sûr aussi une extension pour Wakatime qui s’installe rapidement aussi.

Aperçus des statistiques ?

Durant les 8 premiers jours (après avoir installé le greffon, en janvier 2015), j’étais en « mode » « développement intensif » pour conclure certains projets (StrapDown.js, MEC Students Face-Book demo etc), mais j’étais tout de même un peu effrayé de voir 29h d’activité en 8 jours !

Il est aussi possible de voir :

  • sur quels projets vous passez le plus de temps,

  • quels types de fichiers vous travaillez, jour par jour,

  • et même quels fichiers (cela peut être désactivé).

Par exemple, la première semaine, cela se répartissait selon : 30% HTML, 29% Python, 15% reStructuredText, 6% Bash, 12% Markdown.

Partager ces statistiques ?

Temps passé à programmer durant les 30 derniers jours

Ce premier graphique montre combien de temps je code chaque jour (environ) :

Langages utilisés durant les 30 derniers jours

Vous pouvez voir que j’utilise principalement Python et Bash, LaTeX et reStructuredText, et Markdown (ou HTML, si c’est une page utilisant StrapDown.js) :

Et depuis le début de mon utilisation de WakaTime :

Éditeurs de textes utilisés

WakaTime détecte que j’ai utilisé l’extraordinaire Visual Studio Code depuis 2018 et Sublime Text avant 2018, pour environ ~90% de mon temps d’écriture et de programmation quotidien, et Bash et PyCharm IDE pour les ~10% restant :

Note

WakaTime ne compte pas l’utilisation de GNU Nano, GNU Octave GUI, ou Spyder pour Python 2/3. Par contre, désormais ils proposent des greffons WakaTime pour Bash, Zsh et iTerm (terminaux) !

Partager les stats d’un projet en particulier

Il est aussi possible de partager les statistiques d’un projet en particulier, grâce à un lien spécifique, comme https://wakatime.com/@lbesson/projects/qdkkfmhcoi par exemple (correspondant à ce project).

Inclure un graphique via une iframe ?

Ci dessus est intégrée la page https://wakatime.com/@lbesson :

Note

En attendant de faire mieux…

J’aimerai trouver un moyen pour n’inclure que le graphique en camembert, et pas toute la page. Correction : Le 19 décembre (2015), j’ai reçu un courriel personnel de Alan Hamlet PDG et créateur de WakaTime, pour m’informer de la nouvelle fonctionnalité de partage de graphiques WakaTime. Les graphiques inclus ci-dessus sont de bons exemples de ce qu’apporte cette toute nouvelle fonctionnalité (que je trouve très cool !).

Aperçu complet de 2015

Aperçu complet de 2017

Aperçu complet de 2018

Aperçu complet de 2019

  • Un peu moins qu’en 2018 j’ai codé environ 500 heures en tout en 2019 (508h), alors que la moyenne des utilisateurs de WakaTime était de 289h.

  • Une moyenne quotidienne très stable, à 2 heures 15 minutes en 2019, alors que la moyenne des utilisateurs de WakaTime était de 47 minutes.

  • Mon jour le plus intense a été le 28 janvier 2019, avec 8h 58 minutes. Je pense que c’était pour terminer cet article, HAL-02006471!

  • J’ai codé à 100% sous GNU/Linux (fan de XUbuntu comme toujours), et 100% avec Visual Studio Code. GNU Nano, Firefox et Jupyter ne sont pas comptés (mais uLogMe me dit que j’y passe moins de temps de toute façon, quoique j’ai utilisé Jupyter beaucoup plus en 2019, avec ces deux projets ALGO1-Info1-2019 et notebooks).

  • Projets par projets, j’ai codé 226h pour ma thèse de doctorat, 63h pour ce projet pour ma thèse (SMPyBandits), 58h pour mes slides.

  • Et pour le choix de langages, j’ai surtout utilisé LaTeX (363 h), Python (77 h), Markdown (29 h); et les tous les autres langages sont à moins de 5h/an (Bash, OCaml, Octave/Matlab, HTML / CSS etc).

Aperçu complet de 2020

  • Beaucoup moins qu’en 2018, j’ai codé environ 128 heures en tout en 2020, alors que la moyenne des utilisateurs de WakaTime était de 313h (en hausse). J’explique cette grosse baisse par le fait que a) je n’ai quasiment plus écrit d’articles et je n’avais pas ma thèse à rédiger ! b) je ne suis plus en développement actif d’un gros projet (comme je l’étais les années précédentes avec notamment SMPyBandits, c) je n’ai quasiment pas eu besoin de rédiger ni slides, ni notebooks, d) la plupart de mon matériel d’enseignement était déjà prêt ou quasiment prêt, e) je code quand même, mais assez souvent pour des petites modifications j’utilise GNU Nano dans un terminal, ou Python dans un notebook Jupyter (et donc ça n’est pas compté par WakaTime), f) pour un cours (INF1 en L1 à l’Université Rennes 1), il m’a fallu utiliser Eclipse et je n’avais pas pensé à installer le plug-in WakaTime.

  • Une moyenne quotidienne très diminuée, à 1 heures 2 minutes en 2020, alors que la moyenne des utilisateurs de WakaTime était de 51 minutes (donc je code quand même plus que la moyenne ? intéressant !).

  • Mon jour le plus intense a été le 4 novembre 2020, avec 5h 30 minutes (en grosse baisse des jours intenses des années précédentes). Je ne sais plus pour quoi c’était, mais sûrement un peu un mélange des projets suivants : Discord-bot-to-add-spoiler-to-any-code-snippet, Generateur-attestation-de-sortie-automatique-COVID-19-confinement-en-France.

  • Comme toujours, j’ai codé à 100% sous GNU/Linux (fan de XUbuntu comme toujours), et 100% avec Visual Studio Code… du moins c’est ce que croit WakaTime ! WakaTime ne détecte pas l’utilisation de GNU Nano, Firefox et Jupyter.

  • Projets par projets, j’ai codé 26h de LaTeX et de Java pour ce cours INF1 en L1 à l’Université Rennes 1, pour rédiger et mettre à jour des sujets de TD/TP/projets/exam et corrections. J’ai aussi travaillé environ 20h pour cette carte (surtout pour expérimenter des trucs), et moins de 10h dans tous les autres projets.

  • Et pour le choix de langages, cette année j’ai surtout utilisé Markdown (53 h), LaTeX (30 h) et Java et Python à égalité avec 13h chacun (sur VSCode, en comptant Eclipse et Jupyter notebooks, je dois avoir trois fois plus au moins) ; et les tous les autres langages sont à moins de 5h/an (Bash, OCaml, JavaScript, HTML / CSS etc). Mais c’est assez injuste envers ces langages, comme j’écris beaucoup de scripts Bash en une ligne dans un terminal, que j’utilise souvent GNU Nano pour éditer des scripts Bash, et des notebooks Jupyter pour Python et aussi OCaml, etc.

Bref aperçu de mon temps de programmation depuis 2015

Apparemment, en octobre 2018, j’avais accumulé plus de 2529 heures de statistiques de programmation depuis 3 ans et demi (janvier 2015). C’est beaucoup ! En plus de 10+3*12=46 mois, j’ai vécu environ 33 120 heures, et dormi environ 10 000 heures. Ainsi, 2500 heures de programmation représentent environ 7% de ma vie et environ 11% de ma vie éveillée. J’ai passé 11% de ma vie à coder. C’est beaucoup, je pense (ça ne compte pas seulement les heures de bureau, mais TOUTE MA VIE depuis 3 ans). Ohlala…

Vous avez 2529 heures de statistiques de programmation datant d'au delà de la limite de 2 semaines.

Petit interlude (de XKCD.com)

Time-Tracking Software (https://xkcd.com/1690/)

Un bonus : accéder aux statistiques en ligne de commande

Il est facile d’installer l’outil WakaTimeCLI, avec la commande npm install wakatimecli.

Note

nodejs et npm sont requis.

Cela demande d’avoir déjà installé sur votre machine nodejs et son gestionnaire de paquet npm.

Cet outil en ligne de commande se base sur cette API, et devrait être facile à utiliser. La première commande est wakatime -help qui montre les différentes options acceptées par cet outil :

Please pass an option:
  -? or -help
  -u or -user
  -t or -today
  -y or -yesterday
  -w or -week

L’aide (wakatime -help) n’est pas très bien écrite, mais on peut deviner son utilisation ici directement dans son code source.

Note

Cet outil produit une sortie en couleur, cool !

C’est moins cool lorsqu’on s’aperçoit que les couleurs sont ne sont pas supprimée si la sortie est redirigée vers un terminal qui n’accepte pas les codes ANSI, ou un fichier (c’est pas la faute au script mais au module cli-color qui aurait du implémenter une meilleure méthode de détection, comme je l’avais fait pour ANSIColors il y a quelques années)).

Comme l’explique cette remarque sur stackoverflow, ce n’est pas une bonne pratique. (J’ai demandé via le dépôt GitHub pour WakaTimeCLI de régler ce problème)

Merci à cette astuce à coup de sed (` | sed -r « s:\x1B\[[0-9;]\*[mK]::g »`).

Ensuite, il faut ajouter votre clé API Key (disponible dans les réglages sur WakaTime.com) :

wakatime -api yourApiKeyHere

Par exemple, la commande wakatime -w donne le temps total passé sur son (ses) éditeur(s) de code durant les 7 derniers jours.

Avertissement

Cet outil semble cassé, cf ce bug (25/01/2021).

Un autre outil pour lire ses statistiques WakaTime en ligne de commande : client wakatime Python officiel

En utilisant pip install wakatime, on installe le client CLI officiel, qui est ce projet sur Pypi.

Il ne permet aucune autre visualisation que cette option –today, c’est assez décevant.