AkShare是一个开源的Python库，可以用于从各种金融数据源获取和处理数据。其中，它提供了对GitHub接口的封装，使得我们可以方便地使用GitHub的功能。下面将介绍AkShare如何处理GitHub接口。

1. 配置GitHub接口

在使用AkShare之前，我们需要在GitHub上申请一个访问API的token。首先，我们需要登陆GitHub，在右上角点击自己的头像，然后选择Settings。在Settings页面的左侧菜单中选择Developer settings -> Personal access tokens。在Personal access tokens页面中，点击右上角的Generate new token按钮，然后按照提示填写Token description和勾选需要的权限，最后点击Generate token按钮生成token。复制生成的token，我们就可以使用它来访问GitHub的API了。

2. 使用AkShare的GitHub接口

在AkShare中，使用GitHub的接口非常简单。只需要在API方法中传入我们的token就可以了。下面是一个示例，演示如何使用AkShare获取GitHub仓库的代码提交信息：

import akshare as ak

# 设置GitHub接口的token
ak.set_token("your_token")

# 获取GitHub仓库的代码提交信息
commit_info_df = ak.git_ohlc("akshare")

# 打印结果
print(commit_info_df)

在这个示例中，我们首先使用了ak.set_token方法设置了我们的token。然后，使用ak.git_ohlc方法获取了akshare仓库的代码提交信息，并将结果保存在commit_info_df变量中。最后，我们打印了commit_info_df，即可看到获取到的代码提交信息。

3. 处理GitHub接口的返回内容

AkShare的GitHub接口返回的数据一般是DataFrame类型，可以方便地进行进一步处理和分析。我们可以使用DataFrame的方法来筛选、计算、绘图等。

# 筛选出最近一周的提交信息
recent_commit_info_df = commit_info_df.iloc[-7:]

# 计算代码提交数量
commit_count = len(recent_commit_info_df)

# 绘制代码提交量的折线图
recent_commit_info_df.plot(x='date', y='commit_count')

在这个示例中，我们首先使用DataFrame的方法iloc筛选出了最近一周的提交信息，并将结果保存在recent_commit_info_df变量中。然后，我们使用len函数计算了代码提交的数量，并将结果保存在commit_count变量中。最后，使用DataFrame的plot方法绘制了代码提交量的折线图。

总而言之，AkShare提供了对GitHub接口的封装，使得我们可以方便地使用GitHub的功能。我们只需要在使用之前设置好token，然后调用相应的API方法即可。返回的数据通常是DataFrame类型，我们可以使用DataFrame的方法进行进一步的处理和分析。希望这个回答对你有帮助！